Membuat pagar khusus untuk model Deepseek-R1 melibatkan beberapa langkah, memanfaatkan kemampuan Amazon Bedrock untuk meningkatkan keamanan dan kontrol dalam aplikasi AI generatif. Berikut panduan terperinci tentang cara mengimplementasikan pagar pembatas ini:
Prasyarat
Sebelum menyiapkan pagar, pastikan Anda memiliki akun AWS dengan akses ke Amazon Bedrock dan izin IAM yang diperlukan. Selain itu, Anda seharusnya sudah mengimpor model Deepseek-R1 menggunakan fitur Impor Model Kustom Amazon Bedrock [4].
Langkah 1: Menyiapkan lingkungan
1. Akses Amazon Bedrock: Navigasikan ke konsol Amazon Bedrock dan pastikan Anda memiliki akses ke model Deepseek-R1.
2. Instal dependensi: Gunakan buku catatan Jupyter atau lingkungan serupa untuk menginstal dependensi yang diperlukan. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan pustaka Python seperti `Boto3` untuk berinteraksi dengan layanan AWS [4].
Langkah 2: Mengkonfigurasi pagar pembatas
1. Buat pagar: Gunakan konsol manajemen AWS atau pendekatan terprogram melalui `Boto3` untuk membuat pagar pembatas. Ini melibatkan mendefinisikan kebijakan yang disesuaikan dengan kasus penggunaan spesifik Anda, seperti filter konten, filter topik, filter kata, dan filter informasi sensitif [2] [4].
2. Konfigurasikan Filter: Misalnya, jika Anda bekerja dalam konteks perawatan kesehatan, Anda dapat membuat pagar pembatas yang disebut "filter konten perawatan kesehatan." Atur kekuatan filter untuk input dan output ke "tinggi" untuk kategori seperti kebencian, penghinaan, konten seksual, dan kekerasan [1].
3. Aktifkan Penjaga Segera: Menerapkan pagar pembatas untuk mencegah serangan cepat dengan mengkonfigurasi mereka untuk mendeteksi dan memblokir petunjuk berbahaya atau tidak pantas sebelum mereka mencapai model [3] [4].
Langkah 3: Menguji pagar pembatas
1. Invoke Model API: Gunakan `Invokemodel API` untuk menguji pagar Anda. Ini melibatkan inisialisasi tokenizer dan klien runtime batuan dasar untuk berinteraksi dengan model [1].
2. Jalankan kasus uji: Mulailah dengan skenario tanpa pagar untuk mengamati respons mentah dari model. Kemudian, jalankan kembali permintaan yang sama dengan pagar pemberi pagar yang diaktifkan untuk melihat bagaimana mereka mengintervensi dan memblokir konten yang tidak pantas [1].
3. Evaluasi Kinerja: Nilai efektivitas pagar pembatas Anda dengan mengujinya terhadap berbagai input, seperti topik terbatas atau informasi sensitif, untuk memastikan mereka mengidentifikasi dan memblokir konten berbahaya dengan benar [4].
Langkah 4: Menyempurnakan pagar pembatas
1. Sesuaikan filter: Berdasarkan hasil tes, perbaiki kebijakan pagar pembatas Anda dengan menyesuaikan kekuatan filter atau menambahkan filter baru sesuai kebutuhan untuk lebih sesuai dengan persyaratan kasus penggunaan Anda [7].
2. Pesan yang diblokir: Konfigurasikan pesan yang diblokir untuk memberikan respons yang tepat saat pagar pengintaian, memastikan pengalaman pengguna yang mulus sambil mempertahankan standar keselamatan [7].
Kesimpulan
Menerapkan pagar khusus untuk Deepseek-R1 menggunakan Amazon Bedrock meningkatkan keamanan dan keandalan aplikasi AI Anda dengan memberikan kontrol yang kuat atas input pengguna dan output model. Proses ini memastikan bahwa penyebaran AI generatif Anda mematuhi kriteria keselamatan spesifik dan persyaratan peraturan, membuatnya lebih dapat dipercaya dan aman.
Kutipan:
[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-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-odels-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-fly-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