La création de garde-corps personnalisés pour le modèle Deepseek-R1 implique plusieurs étapes, en tirant parti des capacités d'Amazon Bedrock pour améliorer la sécurité et le contrôle dans les applications génératrices de l'IA. Voici un guide détaillé sur la façon de mettre en œuvre ces garde-corps:
Prérequis
Avant de configurer des garde-corps, assurez-vous d'avoir un compte AWS avec accès au substratum rocheux d'Amazon et aux autorisations IAM nécessaires. De plus, vous devriez déjà avoir importé le modèle Deepseek-R1 à l'aide de la fonction d'importation de modèle personnalisée d'Amazon [4].
Étape 1: Configuration de l'environnement
1. Accédez au substratum rocheux d'Amazon: accédez à la console de substratum rocheux d'Amazon et assurez-vous d'avoir accès au modèle Deepseek-R1.
2. Installez les dépendances: utilisez un cahier Jupyter ou un environnement similaire pour installer les dépendances nécessaires. Cela peut être fait à l'aide de bibliothèques Python comme «Boto3» pour interagir avec les services AWS [4].
Étape 2: Configuration des garde-corps
1. Créez un garde-corps: utilisez la console de gestion AWS ou une approche programmatique via `boto3` 'pour créer un garde-corps. Cela implique de définir des politiques adaptées à votre cas d'utilisation spécifique, tels que les filtres de contenu, les filtres à sujet, les filtres de mots et les filtres d'information sensibles [2] [4].
2. Configurer les filtres: par exemple, si vous travaillez dans un contexte de santé, vous pouvez créer un garde-corps appelé «Filtres de contenu de santé». Définissez la résistance au filtre pour les entrées et les sorties à "élevé" pour les catégories comme la haine, les insultes, le contenu sexuel et la violence [1].
3. Activer la garde rapide: implémentez les garde-corps pour empêcher les attaques rapides en les configurant pour détecter et bloquer les invites nuisibles ou inappropriées avant d'atteindre le modèle [3] [4].
Étape 3: tester les garde-corps
1. Invoquez l'API du modèle: utilisez `API invokeModel pour tester vos garde-corps. Cela implique l'initialisation d'un tokenizer et d'un client d'exécution du substratum rythme pour interagir avec le modèle [1].
2. Exécutez les cas de test: commencez par un scénario sans garde-corps pour observer les réponses brutes du modèle. Ensuite, relancez les mêmes invites avec des garde-corps permis de voir comment ils interviennent et bloquent le contenu inapproprié [1].
3. Évaluer les performances: évaluer l'efficacité de vos garde-corps en les testant contre diverses entrées, telles que des sujets restreints ou des informations sensibles, pour s'assurer qu'ils identifient et bloquent correctement le contenu nocif [4].
Étape 4: affiner les garde-corps
1. Ajustez les filtres: en fonction des résultats des tests, affinez vos politiques de gardien en ajustant les forces du filtre ou en ajoutant de nouveaux filtres au besoin pour mieux correspondre à vos exigences de cas d'utilisation [7].
2. Messagerie bloquée: configurer la messagerie bloquée pour fournir des réponses appropriées lorsque les garde-corps interviennent, assurant une expérience utilisateur transparente tout en maintenant les normes de sécurité [7].
Conclusion
La mise en œuvre de garde-corps personnalisés pour Deepseek-R1 à l'aide du substratum rocheux d'Amazon améliore la sécurité et la fiabilité de vos applications AI en fournissant des contrôles robustes sur les entrées utilisateur et les sorties du modèle. Ce processus garantit que vos déploiements d'IA génératifs respectent des critères de sécurité et des exigences réglementaires spécifiques, ce qui les rend plus fiables et sécurisés.
Citations:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-eepseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-deepseek-r1.html
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-llama-models-with-amazon-bedrock-cony-model-import/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-afuly-manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails