Mukautettujen suojakaiteiden luominen DeepSeek-R1-malliin liittyy useita vaiheita, jotka hyödyntävät Amazon Bedrockin ominaisuuksia parantamaan turvallisuutta ja hallintaa generatiivisissa AI-sovelluksissa. Tässä on yksityiskohtainen opas näiden suojakaiteiden toteuttamiseksi:
Edellytykset
Varmista ennen suojakaiteiden perustamista AWS -tili, jolla on pääsy Amazon -kallioperään ja tarvittaviin IAM -käyttöoikeuksiin. Lisäksi sinun olisi pitänyt jo tuoda DeepSeek-R1-malli käyttämällä Amazon Bedrockin mukautettua mallin tuontiominaisuutta [4].
Vaihe 1: Ympäristön asettaminen
1. Amazon Bedrock: Siirry Amazon Bedrock -konsoliin ja varmista, että sinulla on pääsy DeepSeek-R1-malliin.
2. Asenna riippuvuudet: Käytä Jupyter -muistikirjaa tai vastaavaa ympäristöä asentamaan tarvittavat riippuvuudet. Tämä voidaan tehdä käyttämällä Python -kirjastoja, kuten "Boto3" vuorovaikutukseen AWS -palveluiden kanssa [4].
Vaihe 2: suojakaiteiden määrittäminen
1. Luo suojakaite: Käytä AWS -hallintakonsolia tai ohjelmallista lähestymistapaa `boto3` kautta suojakaiteen luomiseen. Tähän sisältyy erityistapaukseesi räätälöityjen käytäntöjen, kuten sisällissuodattimien, aihesuodattimien, sanasuodattimien ja arkaluontoisten tietojen suodattimien, määritteleminen [2] [4].
2. Määritä suodattimet: Esimerkiksi, jos työskentelet terveydenhuollon yhteydessä, saatat luoda suojakaiteen nimeltä "Healthcare -sisällönsuodattimet". Aseta suodattimen voimakkuus sekä panokselle että tuotokselle "korkeaksi" luokkiin, kuten vihaan, loukkauksiin, seksuaaliseen sisältöön ja väkivaltaan [1].
3. Ota nopea vartiointi: toteuta suojakaiteet estämään nopeat hyökkäykset määrittämällä ne havaitsemaan ja estämään haitallisia tai sopimattomia kehotuksia ennen kuin ne saavuttavat malliin [3] [4].
Vaihe 3: suojakaiteiden testaaminen
1. Invoke -malli -sovellusliittymä: Käytä "InvoKEModel API" -sovelluksella suojakaiteiden testaamiseen. Tähän sisältyy tunnuksen ja kallioperän ajonaikaisen asiakkaan alustaminen vuorovaikutuksessa mallin kanssa [1].
2. Suorita testitapaukset: Aloita skenaariolla ilman suojakaiteita mallin raa'iden vastausten tarkkailemiseksi. Suorita sitten samat kehotteet suojakaiteilla, jotka mahdollistivat kuinka ne puuttuvat ja estävät sopimattoman sisällön [1].
3. Arvioi suorituskyky: Arvioi suojakaiteiden tehokkuus testaamalla niitä erilaisilla panoksilla, kuten rajoitetuilla aiheilla tai arkaluontoisilla tiedoilla, varmistaaksesi, että ne tunnistavat ja estävät haitallisen sisällön oikein [4].
Vaihe 4: suojakaiteiden hienosäätö
1. Säädä suodattimet: Testitulosten perusteella tarkenna suojakaitepolitiikkasi säätämällä suodattimen vahvuuksia tai lisäämällä uusia suodattimia tarpeen mukaan käyttötapausten vaatimusten vastaamiseksi paremmin [7].
2. Tukistettu viestintä: Määritä estetty viestinnä asianmukaisten vastausten tarjoamiseksi, kun suojakaiteet puuttuvat asiaan, varmistaen saumattoman käyttökokemuksen säilyttäen turvallisuusstandardit [7].
Päätelmä
Mukautettujen suojakaiteiden toteuttaminen Deepseek-R1: lle Amazon Bedrockin avulla parantaa AI-sovellusten turvallisuutta ja luotettavuutta tarjoamalla vankkaa ohjausta käyttäjän syöttö- ja mallitulosten suhteen. Tämä prosessi varmistaa, että generatiiviset AI -käyttöönottosi noudattavat erityisiä turvallisuuskriteerejä ja sääntelyvaatimuksia, mikä tekee niistä luotettavampia ja turvallisempia.
Viittaukset:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails
.
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments
.
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
.
[8] https://www.youtube.com/watch?v=W3FBSYFEVZ4
.