Das Erstellen von maßgefertigten Leitplanken für das Deepseek-R1-Modell umfasst mehrere Schritte, um die Funktionen von Amazon Bedrock zu nutzen, um die Sicherheit und Kontrolle in generativen KI-Anwendungen zu verbessern. Hier finden Sie eine detaillierte Anleitung zum Implementieren dieser Leitplanken:
Voraussetzungen
Stellen Sie vor dem Einrichten von Leitplanken sicher, dass Sie über ein AWS -Konto mit Zugriff auf Amazon -Grundgestein und die erforderlichen IAM -Berechtigungen verfügen. Darüber hinaus sollten Sie das Deepseek-R1-Modell bereits mithilfe der benutzerdefinierten Modellimportfunktion von Amazon Bedrock [4] importiert haben.
Schritt 1: Einrichten der Umgebung
1. Zugriff auf das Amazon-Grundgestein: Navigieren Sie zur Amazon-Grundgesteinskonsole und stellen Sie sicher, dass Sie Zugang zum Deepseek-R1-Modell haben.
2. Installieren Sie Abhängigkeiten: Verwenden Sie ein Jupyter -Notizbuch oder eine ähnliche Umgebung, um die erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren. Dies kann mit Python -Bibliotheken wie "boto3" für die Interaktion mit AWS -Diensten erfolgen [4].
Schritt 2: Konfigurieren von Leitplanken
1. Erstellen Sie eine Leitplanke: Verwenden Sie die AWS -Managementkonsole oder einen programmatischen Ansatz über "Boto3", um eine Leitplanke zu erstellen. Dies beinhaltet die Definition von Richtlinien, die auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten sind, z. B. Inhaltsfilter, Themenfilter, Wortfilter und vertrauliche Informationsfilter [2] [4].
2. Konfigurieren Sie Filter: Wenn Sie beispielsweise in einem Gesundheitskontext arbeiten, können Sie eine Leitplanke namens "Healthcare -Inhaltsfilter" erstellen. Setzen Sie die Filterstärke sowohl für Input als auch für die Ausgabe für Kategorien wie Hass, Beleidigungen, sexuelle Inhalte und Gewalt auf "hoch" [1].
3.. Umgehend zu bewachen: Implementieren Sie Leitplanken, um sofortige Angriffe zu verhindern, indem Sie sie so konfigurieren, dass sie schädliche oder unangemessene Aufforderungen erkennen und blockieren, bevor sie das Modell erreichen [3] [4].
Schritt 3: Testen von Leitplanken
1. Invoke Model API: Verwenden Sie die "Invokemodel api", um Ihre Leitplanken zu testen. Dies beinhaltet die Initialisierung eines Tokenizers und eines Grundgestein -Laufzeit -Kunden, um mit dem Modell zu interagieren [1].
2. Führen Sie Testfälle aus: Beginnen Sie mit einem Szenario ohne Leitplanken, um Rohantworten aus dem Modell zu beobachten. Dann können Sie die gleichen Eingabeaufforderungen mit Leitplanken ermöglicht, um zu sehen, wie sie eingreifen und unangemessenen Inhalt blockieren [1].
3.. Bewerten Sie die Leistung: Bewerten Sie die Effektivität Ihrer Leitplanken, indem Sie sie anhand verschiedener Eingaben wie eingeschränkten Themen oder sensiblen Informationen testen, um sicherzustellen, dass sie schädliche Inhalte korrekt identifizieren und blockieren [4].
Schritt 4: Verfeinerung von Leitplanken
1. Passen Sie die Filter an: Verfassen Sie die Testergebnisse Ihre Leitplankenrichtlinien, indem Sie die Filterstärken einstellen oder neue Filter nach Bedarf hinzufügen, um Ihre Anwendungsfallanforderungen besser zu entsprechen [7].
2. Blocked Messaging: Konfigurieren Sie blockierte Messaging, um geeignete Antworten zu liefern, wenn Leitplanken eingreifen, und sicherstellen, dass eine nahtlose Benutzererfahrung beibehalten wird, während die Sicherheitsstandards beibehalten werden [7].
Abschluss
Das Implementieren von maßgefertigten Leitplanken für Deepseek-R1 mit Amazon-Grundgestein verbessert die Sicherheit und Zuverlässigkeit Ihrer AI-Anwendungen, indem robuste Steuerelemente über Benutzereingaben und Modellausgaben bereitgestellt werden. Dieser Prozess stellt sicher, dass Ihre generativen KI -Bereitstellungen bestimmte Sicherheitskriterien und regulatorische Anforderungen einhalten, wodurch sie vertrauenswürdiger und sicherer werden.
Zitate:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-yepseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploing-teepseek-r1.html
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-yourdeepseek-model-deployment-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distilla-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekl1_is_here/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-aful-managed-serverless-model-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbSyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-teepseek-r1-security-concerns-and-guardrails