Att skapa anpassade skyddsräcken för Deepseek-R1-modellen involverar flera steg, utnyttjar Amazon Bedrocks kapacitet för att förbättra säkerheten och kontrollen i generativa AI-applikationer. Här är en detaljerad guide för hur man implementerar dessa skyddsräcken:
Förutsättningar
Innan du ställer in skyddsräcken, se till att du har ett AWS -konto med tillgång till Amazon Bedrock och de nödvändiga IAM -behörigheterna. Dessutom borde du redan ha importerat Deepseek-R1-modellen med Amazon Bedrocks anpassade modellimportfunktion [4].
Steg 1: Att ställa in miljön
1. Åtkomst till Amazon Bedrock: Navigera till Amazon Bedrock-konsolen och se till att du har tillgång till Deepseek-R1-modellen.
2. Installera beroenden: Använd en Jupyter anteckningsbok eller en liknande miljö för att installera nödvändiga beroenden. Detta kan göras med Python -bibliotek som `BOTO3 'för att interagera med AWS -tjänster [4].
Steg 2: Konfigurera skyddsräcken
1. Skapa en räcke: Använd AWS Management Console eller ett programmatiskt tillvägagångssätt via `BOTO3 'för att skapa en skyddsräcke. Detta handlar om att definiera policyer som är anpassade till ditt specifika användningsfall, till exempel innehållsfilter, ämnesfilter, Word -filter och känsliga informationsfilter [2] [4].
2. Konfigurera filter: Till exempel, om du arbetar i ett sjukvårdskontext kan du skapa en skyddsräcke som heter "Healthcare Innehållsfilter." Ställ in filterstyrkan för både ingång och utgång till "hög" för kategorier som hat, förolämpningar, sexuellt innehåll och våld [1].
3. Aktivera snabb bevakning: Implementera skyddsräcken för att förhindra snabba attacker genom att konfigurera dem för att upptäcka och blockera skadliga eller olämpliga instruktioner innan de når modellen [3] [4].
Steg 3: Testa skyddsräcken
1. Ansluta Model API: Använd `Inokemodel API 'för att testa dina skyddsräcken. Detta innebär att initialisera en tokenizer och en klient i berggrunden för att interagera med modellen [1].
2. Kör testfall: Börja med ett scenario utan skyddsräcken för att observera råa svar från modellen. Sedan återkallade samma instruktioner med skyddsräcken för att se hur de ingriper och blockerar olämpligt innehåll [1].
3. Utvärdera prestanda: Utvärdera effektiviteten i dina skyddsräcken genom att testa dem mot olika ingångar, såsom begränsade ämnen eller känslig information, för att säkerställa att de korrekt identifierar och blockerar skadligt innehåll [4].
Steg 4: Refining Rurs
1. Justera filter: Baserat på testresultat, förfina din skyddsräcke policy genom att justera filterstyrkor eller lägga till nya filter efter behov för att bättre matcha dina krav på användningen av användningen [7].
2. Blockerade meddelanden: Konfigurera blockerade meddelanden för att ge lämpliga svar när skyddsräcken ingriper, vilket säkerställer en sömlös användarupplevelse samtidigt som säkerhetsstandarder upprätthålls [7].
Slutsats
Implementering av anpassade skyddsräcken för Deepseek-R1 med Amazon Bedrock förbättrar säkerheten och tillförlitligheten för dina AI-applikationer genom att tillhandahålla robusta kontroller över användarinsatser och modellutgångar. Denna process säkerställer att dina generativa AI -utplaceringar följer specifika säkerhetskriterier och lagstiftningskrav, vilket gör dem mer pålitliga och säkra.
Citeringar:
[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
]
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
]
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-anduardrails