Pielāgotu apsargu izveidošana DeepSEEK-R1 modelim ietver vairākas darbības, izmantojot Amazon Bedrock iespējas uzlabot drošību un kontroli ģeneratīvās AI lietojumprogrammās. Šeit ir detalizēts ceļvedis par to, kā ieviest šīs aizsargmargas:
Priekšnosacījumi
Pirms sargātņu iestatīšanas pārliecinieties, ka jums ir AWS konts ar piekļuvi Amazon pamatiežiem un nepieciešamajām IAM atļaujām. Turklāt jums jau vajadzēja importēt modeli DeepSEEK-R1, izmantojot Amazon Bedrock pielāgoto modeļa importa funkciju [4].
1. solis: vides iestatīšana
1. Piekļūstiet Amazon pamatiežam: dodieties uz Amazon Bedrock konsoli un pārliecinieties, ka jums ir piekļuve modelim DeepSeek-R1.
2. Instalēšanas atkarības: izmantojiet Jupyter piezīmjdatoru vai līdzīgu vidi, lai instalētu nepieciešamās atkarības. To var izdarīt, izmantojot Python bibliotēkas, piemēram, “BOTO3”, lai mijiedarbotos ar AWS pakalpojumiem [4].
2. solis: aizsargu konfigurēšana
1. Izveidojiet aizsargu: Izmantojiet AWS pārvaldības konsoli vai programmisku pieeju, izmantojot `BOTO3`, lai izveidotu aizsargmargu. Tas ietver politikas noteikšanu, kas pielāgota jūsu konkrētajam lietošanas gadījumam, piemēram, satura filtriem, tēmas filtriem, vārdu filtriem un sensitīviem informācijas filtriem [2] [4].
2. Konfigurējiet filtrus: Piemēram, ja strādājat veselības aprūpes kontekstā, jūs varētu izveidot aizsargu ar nosaukumu “Veselības aprūpes satura filtri”. Iestatiet gan ieejas, gan izejas filtra stiprumu uz "augstu" kategorijām, piemēram, naidam, apvainojumiem, seksuālu saturu un vardarbību [1].
3. Iespējot tūlītēju apsardzi: ieviesiet aizsargmargas, lai novērstu uzvedības uzbrukumus, konfigurējot tos, lai noteiktu un bloķētu kaitīgas vai nepiemērotas uzvednes, pirms tie sasniedz modeli [3] [4].
3. solis: apsardzes pārbaude
1. Atsauciet modeļa API: izmantojiet `Invokemodel API`, lai pārbaudītu savas aizsargmargas. Tas ietver marķiera un pamatieža izpildlaika klienta inicializēšanu, lai mijiedarbotos ar modeli [1].
2. Pārbaudes gadījumi: sāciet ar scenāriju bez apsardzes, lai novērotu neapstrādātas atbildes no modeļa. Pēc tam atkārtoti tiek parādīti tie paši uzvednes ar aizsargmargām, lai redzētu, kā tās iejaucas un bloķē neatbilstošu saturu [1].
3. Novērtējiet veiktspēju: Novērtējiet savu apsardzes efektivitāti, pārbaudot tos pret dažādām ieejām, piemēram, ierobežotām tēmām vai sensitīvu informāciju, lai nodrošinātu, ka tās pareizi identificē un bloķē kaitīgu saturu [4].
4. solis: aizsargu rafinēšana
1. Pielāgojiet filtrus: Balstoties uz testa rezultātiem, uzlabojiet aizsargu politikas, pielāgojot filtra stiprības vai pievienojot jaunus filtrus pēc nepieciešamības, lai labāk atbilstu lietošanas gadījuma prasībām [7].
2. Bloķēta ziņojumapmaiņa: konfigurējiet bloķētu ziņojumapmaiņu, lai sniegtu atbilstošas atbildes, kad iejaucas aizsargmargas, nodrošinot nemanāmu lietotāja pieredzi, saglabājot drošības standartus [7].
Secinājums
Pielāgotu apsargu ieviešana DeepSEEK-R1, izmantojot Amazon Bedrock, uzlabo jūsu AI lietojumprogrammu drošību un uzticamību, nodrošinot stabilu kontroli, salīdzinot ar lietotāja ieejām un modeļa izvadi. Šis process nodrošina, ka jūsu ģeneratīvā AI izvietošana ievēro īpašus drošības kritērijus un normatīvās prasības, padarot tos uzticamākus un drošākus.
Atsauces:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrailts-with-eepseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-depseek-r1.html
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-izployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-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-Avable-as-as-a-ly-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