Η δημιουργία προσαρμοσμένων προφυλακτήρων για το μοντέλο Deepseek-R1 περιλαμβάνει διάφορα βήματα, αξιοποιώντας τις δυνατότητες του Amazon Bedrock για την ενίσχυση της ασφάλειας και του ελέγχου σε γενετικές εφαρμογές AI. Ακολουθεί ένας λεπτομερής οδηγός για τον τρόπο εφαρμογής αυτών των προστατευτικών μηνυμάτων:
Προϋποθέσεις
Πριν από τη ρύθμιση του GuardRails, βεβαιωθείτε ότι έχετε λογαριασμό AWS με πρόσβαση στο Amazon Bedrock και τα απαραίτητα δικαιώματα IAM. Επιπλέον, θα πρέπει να έχετε ήδη εισαγάγει το μοντέλο DeepSeeek-R1 χρησιμοποιώντας τη δυνατότητα εισαγωγής μοντέλου του Amazon Bedrock [4].
Βήμα 1: Ρύθμιση του περιβάλλοντος
1. Αποκτήστε πρόσβαση στο Amazon Bedrock: Μεταβείτε στην κονσόλα Amazon Bedrock και βεβαιωθείτε ότι έχετε πρόσβαση στο μοντέλο DeepSeeek-R1.
2. Εγκατάσταση εξαρτήσεων: Χρησιμοποιήστε ένα σημειωματάριο jupyter ή ένα παρόμοιο περιβάλλον για να εγκαταστήσετε τις απαραίτητες εξαρτήσεις. Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python όπως το `boto3` για την αλληλεπίδραση με τις υπηρεσίες AWS [4].
Βήμα 2: Ρύθμιση των προστατευτικών μηνυμάτων
1. Δημιουργήστε ένα Guardrail: Χρησιμοποιήστε την κονσόλα διαχείρισης AWS ή μια προγραμματική προσέγγιση μέσω του `Boto3` για να δημιουργήσετε ένα προστατευτικό ταχυδρομείο. Αυτό περιλαμβάνει τον καθορισμό πολιτικών προσαρμοσμένων στη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης σας, όπως φίλτρα περιεχομένου, φίλτρα θεμάτων, φίλτρα λέξεων και ευαίσθητα φίλτρα πληροφοριών [2] [4].
2. Ρύθμιση φίλτρων: Για παράδειγμα, εάν εργάζεστε σε ένα πλαίσιο υγειονομικής περίθαλψης, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα προστατευτικό ταχυδρομείο που ονομάζεται "φίλτρα περιεχομένου υγειονομικής περίθαλψης". Ρυθμίστε την ισχύ του φίλτρου τόσο για την είσοδο όσο και για την έξοδο σε "υψηλή" για κατηγορίες όπως το μίσος, τις προσβολές, το σεξουαλικό περιεχόμενο και τη βία [1].
3. Ενεργοποίηση της προώθησης: Εφαρμόστε τα προστατευτικά μηνύματα για να αποφύγετε τις άμεσες επιθέσεις διαμορφώνοντάς τους για να ανιχνεύσουν και να εμποδίσουν τις επιβλαβείς ή ακατάλληλες προτροπές πριν φτάσουν στο μοντέλο [3] [4].
Βήμα 3: Δοκιμή προστατευτικών μηνυμάτων
1. Invoke Model API: Χρησιμοποιήστε το `invokemodel api 'για να δοκιμάσετε τα προστατευτικά σας. Αυτό συνεπάγεται την προετοιμασία ενός tokenizer και ενός πελάτη χρόνου εκτέλεσης Bedrock για να αλληλεπιδράσει με το μοντέλο [1].
2. Εκτέλεση περιπτώσεων δοκιμών: Ξεκινήστε με ένα σενάριο χωρίς προστατευτικά μηνύματα για να παρατηρήσετε ακατέργαστες απαντήσεις από το μοντέλο. Στη συνέχεια, επαναλάβετε τις ίδιες υποδείξεις με τα προστατευτικά μηνύματα για να δουν πώς παρεμβαίνουν και μπλοκάρουν ακατάλληλο περιεχόμενο [1].
3. Αξιολογήστε την απόδοση: Αξιολογήστε την αποτελεσματικότητα των προστατευτικών σας μεταφορών, δοκιμάζοντάς τα ενάντια σε διάφορες εισροές, όπως περιορισμένα θέματα ή ευαίσθητες πληροφορίες, για να διασφαλίσετε ότι θα αναγνωρίσουν σωστά και θα εμποδίσουν το επιβλαβές περιεχόμενο [4].
Βήμα 4: Recining Guardrails
1. Ρυθμίστε τα φίλτρα: Με βάση τα αποτελέσματα των δοκιμών, βελτιώστε τις πολιτικές σας προστατευτικά, προσαρμόζοντας τις δυνάμεις του φίλτρου ή προσθέτοντας νέα φίλτρα όπως απαιτείται για να αντιστοιχίσετε καλύτερα τις απαιτήσεις χρήσης σας [7].
2. Αποκλεισμένα μηνύματα: Διαμορφώστε τα μπλοκαρισμένα μηνύματα για να παράσχετε τις κατάλληλες απαντήσεις όταν παρεμβαίνουν τα προστατευτικά μηνύματα, εξασφαλίζοντας μια απρόσκοπτη εμπειρία χρήστη διατηρώντας παράλληλα τα πρότυπα ασφαλείας [7].
Συμπέρασμα
Η εφαρμογή προσαρμοσμένων προστατευτικών μηνυμάτων για το DeepSeeek-R1 χρησιμοποιώντας το Amazon Bedrock ενισχύει την ασφάλεια και την αξιοπιστία των εφαρμογών σας AI παρέχοντας ισχυρούς ελέγχους στις εισόδους των χρηστών και τις εξόδους μοντέλων. Αυτή η διαδικασία διασφαλίζει ότι οι γενετικές σας αναπτύξεις AI τηρούν συγκεκριμένα κριτήρια ασφαλείας και κανονιστικές απαιτήσεις, καθιστώντας τους πιο αξιόπιστες και ασφαλείς.
Αναφορές:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=DV42VLP-RMG
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with deepseek
[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-pistilled-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happend_deepseekr1_is_here/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-n1-now-available-as-a-fly-manager-servernertly-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails