La creazione di guardrail personalizzati per il modello DeepSeek-R1 prevede diversi passaggi, sfruttando le capacità di Amazon Bedrock per migliorare la sicurezza e il controllo nelle applicazioni generative di intelligenza artificiale. Ecco una guida dettagliata su come implementare questi guardrail:
prerequisiti
Prima di impostare Guardrails, assicurati di avere un account AWS con accesso a Amazon Bedrock e alle necessarie autorizzazioni IAM. Inoltre, dovresti aver già importato il modello DeepSeek-R1 utilizzando la funzione di importazione del modello personalizzata di Amazon Bedrock [4].
Passaggio 1: impostare l'ambiente
1. Accedi a Amazon Bedrock: vai alla console di roccia rocciosa Amazon e assicurati di avere accesso al modello DeepSeek-R1.
2. Installazione delle dipendenze: utilizzare un taccuino jupyter o un ambiente simile per installare le dipendenze necessarie. Questo può essere fatto usando librerie Python come `Boto3` per interagire con i servizi AWS [4].
Passaggio 2: configurazione di guardrails
1. Creare un guardrail: utilizzare la console di gestione AWS o un approccio programmatico tramite `Boto3` per creare un guardrail. Ciò comporta la definizione di politiche su misura per il caso d'uso specifico, come filtri di contenuto, filtri argomenti, filtri delle parole e filtri di informazione sensibili [2] [4].
2. Configurare i filtri: ad esempio, se stai lavorando in un contesto sanitario, potresti creare un guardrail chiamato "Filtri dei contenuti sanitari". Imposta la forza del filtro sia per input che per l'output su "alti" per categorie come odio, insulti, contenuti sessuali e violenza [1].
3. Abilita la protezione del prompt: implementare i guardrail per prevenire gli attacchi di prompt configurandoli per rilevare e bloccare i prompt dannosi o inappropriati prima di raggiungere il modello [3] [4].
Passaggio 3: Test Guardrails
1. Invoke Model API: usa l'API `Invokemodel per testare i tuoi guardrail. Ciò comporta l'inizializzazione di un tokenizer e un client runtime runtime per interagire con il modello [1].
2. Esegui casi di test: inizia con uno scenario senza guardrail per osservare le risposte grezze dal modello. Quindi, eseguire la ripetizione degli stessi suggerimenti con Guardrails abilitati a vedere come intervengono e bloccare il contenuto inappropriato [1].
3. Valuta le prestazioni: valutare l'efficacia dei tuoi guardrail testandoli rispetto a vari input, come argomenti limitati o informazioni sensibili, per garantire che identifichino e bloccano correttamente il contenuto dannoso [4].
PASSAGGIO 4: REFINING GARDRAILS
1. Regola i filtri: in base ai risultati dei test, perfezionando le politiche di guardrail regolando le forze del filtro o aggiungendo nuovi filtri in base alle necessità per soddisfare meglio i requisiti del caso d'uso [7].
2. Messaggi bloccati: configurare la messaggistica bloccata per fornire risposte appropriate quando i guardrails intervengono, garantendo un'esperienza utente senza soluzione di continuità mantenendo gli standard di sicurezza [7].
Conclusione
L'implementazione di guardrail personalizzati per DeepSeek-R1 utilizzando Amazon Bedrock migliora la sicurezza e l'affidabilità delle applicazioni AI fornendo solidi controlli sugli input degli utenti e sugli output del modello. Questo processo garantisce che le distribuzioni generative di intelligenza artificiale aderiscano a specifici criteri di sicurezza e requisiti normativi, rendendoli più affidabili e sicuri.
Citazioni:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/beddrock-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-dtisiltelle-models-with-amazon-berock-custom-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-n1-now-available-as-a-ully-manage-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-rfurity-concerns-and-guardrails