Å lage tilpassede rekkverk for DeepSeek-R1-modellen innebærer flere trinn, og utnytter Amazon Bedrocks evner for å forbedre sikkerhet og kontroll i generative AI-applikasjoner. Her er en detaljert guide for hvordan du implementerer disse rekkverkene:
Forutsetninger
Før du setter opp rekkverk, må du forsikre deg om at du har en AWS -konto med tilgang til Amazon Bedrock og de nødvendige IAM -tillatelsene. I tillegg skal du allerede ha importert DeepSeek-R1-modellen ved å bruke Amazon Bedrocks tilpassede modellimportfunksjon [4].
Trinn 1: Sette opp miljøet
1. Få tilgang til Amazon-berggrunnen: Naviger til Amazonas berggrunnskonsoll og sørg for at du har tilgang til DeepSeek-R1-modellen.
2. Installer avhengigheter: Bruk en Jupyter -notatbok eller et lignende miljø for å installere nødvendige avhengigheter. Dette kan gjøres ved hjelp av Python -biblioteker som `Boto3` for å samhandle med AWS -tjenester [4].
Trinn 2: Konfigurere rekkverk
1. Opprett en rekkverk: Bruk AWS -styringskonsollen eller en programmatisk tilnærming via `BOTO3` for å lage en rekkverk. Dette innebærer å definere retningslinjer tilpasset din spesifikke brukssak, for eksempel innholdsfilter, emnefiltre, ordfiltre og sensitive informasjonsfilter [2] [4].
2. Konfigurer filtre: For eksempel, hvis du jobber i helsetjenester, kan du lage en rekkverk som heter "Healthcare Content Filters." Sett filterstyrken for både input og output til "høy" for kategorier som hat, fornærmelser, seksuelt innhold og vold [1].
3. Aktiver hurtig beskyttelse: Implementere rekkverk for å forhindre hurtigangrep ved å konfigurere dem til å oppdage og blokkere skadelige eller upassende spørsmål før de når modellen [3] [4].
Trinn 3: Testing av rekkverk
1. Invoke Model API: Bruk `Invokemodel API` for å teste rekkverkene dine. Dette innebærer å initialisere en tokenizer og en berggrunnsklient for å samhandle med modellen [1].
2. Kjør testsaker: Start med et scenario uten rekkverk for å observere rå responser fra modellen. Deretter kan du kjøre de samme spørsmålene med rekkverk som er muliggjort for å se hvordan de griper inn og blokkerer upassende innhold [1].
3. Evaluer ytelse: Vurder effektiviteten til rekkverkene dine ved å teste dem mot forskjellige innganger, for eksempel begrensede emner eller sensitiv informasjon, for å sikre at de identifiserer og blokkerer skadelig innhold [4].
Trinn 4: Raffinering av rekkverk
1. Juster filtre: Basert på testresultater, avgrenser du rekkverkspolitikkene ved å justere filterstyrker eller legge til nye filtre etter behov for å samsvare med brukskravene dine bedre [7].
2. Blokkerte meldinger: Konfigurer blokkerte meldinger for å gi passende svar når rekkverk griper inn, og sikrer en sømløs brukeropplevelse mens du opprettholder sikkerhetsstandarder [7].
Konklusjon
Implementering av tilpassede rekkverk for DeepSeek-R1 ved hjelp av Amazon-berggrunnen forbedrer sikkerheten og påliteligheten til AI-applikasjonene dine ved å gi robust kontroller over brukerinnganger og modellutganger. Denne prosessen sikrer at dine generative AI -distribusjoner overholder spesifikke sikkerhetskriterier og myndighetskrav, noe som gjør dem mer pålitelige og sikre.
Sitasjoner:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-depseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-depseek-r1.html
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-levning/protect-your-depseek-model-deployments-with-azon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-azon-bedrock-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-r1-now-available-as-a-fyly-styred-serverless-model-in-azon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-depseek-r1-security-concerns-and-tuardrails