Tworzenie niestandardowych poręczy dla modelu DeepSeek-R1 wiąże się z kilkoma krokami, wykorzystując możliwości Amazon Bedrock w celu zwiększenia bezpieczeństwa i kontroli w generatywnych aplikacjach AI. Oto szczegółowy przewodnik, jak wdrożyć te poręcze:
Wymagania wstępne
Przed założeniem poręczy upewnij się, że masz konto AWS z dostępem do Amazon Bedrock i niezbędne uprawnienia IAM. Ponadto powinieneś już zaimportować model DeepSeek-R1 przy użyciu niestandardowej funkcji importu modelu Amazon Bedrock [4].
Krok 1: Konfigurowanie środowiska
1. Dostęp do Amazon Bedrock: Przejdź do konsoli Bedrock Amazon i upewnij się, że masz dostęp do modelu DeepSeek-R1.
2. Instaluj zależności: Użyj notebooka Jupyter lub podobnego środowiska, aby zainstalować niezbędne zależności. Można to zrobić za pomocą bibliotek Python, takich jak „Boto3` do interakcji z usługami AWS [4].
Krok 2: Konfigurowanie poręczy
1. Utwórz poręcz: Użyj konsoli zarządzania AWS lub podejścia programowego za pośrednictwem „Boto3”, aby utworzyć poręcz. Obejmuje to definiowanie zasad dostosowanych do konkretnego przypadku użycia, takich jak filtry treści, filtry tematyczne, filtry słów i poufne filtry informacyjne [2] [4].
2. Konfiguruj filtry: Na przykład, jeśli pracujesz w kontekście opieki zdrowotnej, możesz utworzyć poręcz o nazwie „Filtry treści opieki zdrowotnej”. Ustaw siłę filtra zarówno dla wejścia, jak i wyjścia na „wysokie” dla kategorii takich jak nienawiść, obelgi, treści seksualne i przemoc [1].
3. Włącz szybkie ochrony: Wdrożenie porażer, aby zapobiec szybkim atakom, konfigurując je do wykrywania i blokowania szkodliwych lub nieodpowiednich podpowiedzi, zanim osiągną model [3] [4].
Krok 3: Testowanie poręczy
1. Invoke Model API: Użyj API „InvokeModel”, aby przetestować swoje poręcze. Obejmuje to inicjowanie tokenizatora i klienta środowiska wykonawczego w celu interakcji z modelem [1].
2. Uruchom przypadki testowe: Zacznij od scenariusza bez poręczy, aby obserwować surowe odpowiedzi z modelu. Następnie powtórka te same podpowiedzi za pomocą poręczy umożliwiających zobaczenie, w jaki sposób interweniują i blokują nieodpowiednią treść [1].
3. Oceń wydajność: Oceń skuteczność swoich poręczy, testując je w stosunku do różnych danych wejściowych, takich jak ograniczone tematy lub poufne informacje, aby upewnić się, że poprawnie identyfikują i blokują szkodliwe treści [4].
Krok 4: Rafinacja poręczy
1. Dostosuj filtry: Na podstawie wyników testu udoskonal swoje zasady poręczy, dostosowując mocne strony filtra lub dodając nowe filtry w razie potrzeby, aby lepiej dopasować wymagania dotyczące użycia [7].
2. Zablokowane wiadomości: Skonfiguruj zablokowane wiadomości, aby zapewnić odpowiednie odpowiedzi podczas interwencji poręczy, zapewniając bezproblemowe wrażenia użytkownika przy jednoczesnym utrzymaniu standardów bezpieczeństwa [7].
Wniosek
Wdrażanie niestandardowych poręczy dla DeepSeek-R1 za pomocą Amazon Bedrock zwiększa bezpieczeństwo i niezawodność aplikacji AI, zapewniając solidne sterowanie nad wejściami użytkowników i wyjściami modeli. Proces ten zapewnia, że twoje generatywne wdrożenia AI są zgodne z określonymi kryteriami bezpieczeństwa i wymagań regulacyjnych, co czyni je bardziej godnymi zaufania i bezpiecznym.
Cytaty:
[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-deploy-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-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-ow-avaailable-as-a-ly-mananaged-serless-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