La creación de barandillas personalizadas para el modelo Deepseek-R1 implica varios pasos, aprovechando las capacidades de Amazon Bedrock para mejorar la seguridad y el control en aplicaciones generativas de IA. Aquí hay una guía detallada sobre cómo implementar estas barandillas:
Requisitos previos
Antes de configurar barandillas, asegúrese de tener una cuenta de AWS con acceso a Amazon Bedrock y los permisos de IAM necesarios. Además, ya debería haber importado el modelo Deepseek-R1 utilizando la función de importación del modelo personalizado de Amazon Bedrock [4].
Paso 1: Configuración del entorno
1. Acceda a la roca madre de Amazon: navegue a la consola de roca madre de Amazon y asegúrese de tener acceso al modelo Deepseek-R1.
2. Instalar dependencias: use un cuaderno de Jupyter o un entorno similar para instalar las dependencias necesarias. Esto se puede hacer utilizando bibliotecas de Python como `Boto3` para interactuar con los servicios de AWS [4].
Paso 2: Configuración de barandas
1. Cree una barandilla: use la consola de administración de AWS o un enfoque programático a través de `Boto3` para crear una barandilla. Esto implica definir políticas adaptadas a su caso de uso específico, como filtros de contenido, filtros de temas, filtros de palabras y filtros de información confidencial [2] [4].
2. Configure los filtros: por ejemplo, si está trabajando en un contexto de atención médica, puede crear una barandilla llamada "Filtros de contenido de atención médica". Establezca la fuerza del filtro para la entrada y la salida a "altas" para categorías como odio, insultos, contenido sexual y violencia [1].
3. Habilite la protección rápida: Implemente las barandillas para evitar ataques rápidos al configurarlos para detectar y bloquear las indicaciones dañinas o inapropiadas antes de que lleguen al modelo [3] [4].
Paso 3: Prueba de barandas
1. Invocar la API del modelo: use el `Invokemodel API` para probar sus barandillas. Esto implica inicializar un tokenizador y un cliente de tiempo de ejecución de roca para interactuar con el modelo [1].
2. Ejecutar Casos de prueba: Comience con un escenario sin barandillas para observar respuestas sin procesar del modelo. Luego, vuelva a ejecutar las mismas indicaciones con barandas permitidas para ver cómo intervienen y bloquean el contenido inapropiado [1].
3. Evalúe el rendimiento: evalúe la efectividad de sus barandillas probándolas con diversos insumos, como temas restringidos o información confidencial, para garantizar que identifiquen y bloqueen correctamente el contenido dañino [4].
Paso 4: Refinamiento de barandas
1. Ajuste los filtros: según los resultados de las pruebas, refine las políticas de la barandilla ajustando las fuerzas del filtro o agregando nuevos filtros según sea necesario para que coincidan mejor con los requisitos de su caso de uso [7].
2. Mensajes bloqueados: Configure la mensajería bloqueada para proporcionar respuestas apropiadas cuando intervienen las barandillas, asegurando una experiencia de usuario perfecta mientras mantiene los estándares de seguridad [7].
Conclusión
La implementación de barandillas personalizadas para Deepseek-R1 utilizando el lecho de roca de Amazon mejora la seguridad y la confiabilidad de sus aplicaciones de IA al proporcionar controles sólidos sobre las entradas de los usuarios y las salidas del modelo. Este proceso garantiza que sus implementaciones generativas de IA se adhieran a criterios de seguridad específicos y requisitos reglamentarios, lo que los hace más confiables y seguros.
Citas:
[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-letarning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-letarning/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-now-available-as-a-motly-managed-serverless-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