Crearea de balustrade personalizate pentru modelul Deepseek-R1 implică mai mulți pași, utilizând capacitățile Amazon Bedrock pentru a îmbunătăți siguranța și controlul în aplicațiile AI generative. Iată un ghid detaliat cu privire la modul de implementare a acestor balustrade:
Condiții preliminare
Înainte de a configura balustrade, asigurați -vă că aveți un cont AWS cu acces la Amazon Bedrock și la permisiunile IAM necesare. În plus, ar fi trebuit să importați deja modelul DeepSeek-R1 folosind funcția de import personalizată a modelului Amazon Bedrock [4].
Pasul 1: Configurarea mediului
1. Accesați Amazon Bedrock: Navigați la Consola Amazon Bedrock și asigurați-vă că aveți acces la modelul Deepseek-R1.
2. Instalați dependențe: utilizați un caiet Jupyter sau un mediu similar pentru a instala dependențele necesare. Acest lucru se poate face folosind bibliotecile Python precum `Boto3` pentru interacțiunea cu serviciile AWS [4].
Pasul 2: Configurarea balustradelor
1. Creați un GuardRail: utilizați consola de gestionare AWS sau o abordare programatică prin `Boto3` pentru a crea o gardă. Aceasta implică definirea politicilor adaptate la cazul dvs. de utilizare specifică, cum ar fi filtre de conținut, filtre de subiect, filtre de cuvinte și filtre de informații sensibile [2] [4].
2. Configurați filtrele: de exemplu, dacă lucrați într -un context de asistență medicală, puteți crea un gardă numit „Filtre de conținut de asistență medicală”. Setați puterea filtrului atât pentru intrare, cât și pentru ieșire la „ridicat” pentru categorii precum ură, insulte, conținut sexual și violență [1].
3. Activați protejarea promptă: Implementați balustrade pentru a preveni atacurile prompte, configurarea lor pentru a detecta și bloca prompturi dăunătoare sau necorespunzătoare înainte de a ajunge la modelul [3] [4].
Pasul 3: Testarea balustradelor
1. Invocați API -ul modelului: Utilizați API -ul „InvokeModel” pentru a vă testa balustradele. Aceasta implică inițializarea unui tokenizator și a unui client de rulare de bază pentru a interacționa cu modelul [1].
2. Rulați cazuri de testare: Începeți cu un scenariu fără balustrade pentru a observa răspunsuri brute din model. Apoi, reluați aceleași prompturi cu balustrade activate pentru a vedea cum intervin și blochează conținutul necorespunzător [1].
3. Evaluează performanța: evaluați eficacitatea balustradelor dvs. testându -le pe diferite intrări, cum ar fi subiecte restrânse sau informații sensibile, pentru a vă asigura că identifică și blochează corect conținutul dăunător [4].
Pasul 4: rafinarea balustradelor
1. Reglați filtrele: Pe baza rezultatelor testelor, rafinați -vă politicile de gardă prin reglarea rezistenței la filtru sau adăugând noi filtre, după cum este necesar pentru a se potrivi mai bine cerințele cazului de utilizare [7].
2. Mesaje blocate: Configurați mesagerie blocată pentru a oferi răspunsuri adecvate atunci când intervin paznurile, asigurând o experiență de utilizator fără probleme, menținând în același timp standardele de siguranță [7].
Concluzie
Implementarea de gardă personalizată pentru DeepSeek-R1 Utilizarea Amazon Bedrock îmbunătățește siguranța și fiabilitatea aplicațiilor AI, oferind controale robuste asupra intrărilor utilizatorilor și a ieșirilor de model. Acest proces asigură că implementările dvs. generative de AI respectă criterii specifice de siguranță și cerințe de reglementare, ceea ce le face mai de încredere și mai sigure.
Citări:
[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
]
]
[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-fully-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-security-concerns-and-guardrails