Vytváranie vlastných zábradlia pre model DeepSeek-R1 zahŕňa niekoľko krokov, ktoré využíva schopnosti Amazon Bedrock na zvýšenie bezpečnosti a kontroly vo generačných aplikáciách AI. Tu je podrobný sprievodca, ako implementovať tieto zábradlie:
Predpoklady
Pred vytvorením zábradlia sa uistite, že máte účet AWS s prístupom k Amazon Bedrock a potrebnými povoleniami IAM. Okrem toho by ste už mali importovať model DeepSeek-R1 pomocou funkcie Importu vlastného modelu Amazon Bedrock [4].
Krok 1: Nastavenie prostredia
1. Prístup Amazon Bedrock: Prejdite na konzolu Amazon Bedrock a uistite sa, že máte prístup k modelu Deepseek-R1.
2. Nainštalujte závislosti: Na inštaláciu potrebných závislostí použite notebook Jupyter alebo podobné prostredie. To sa dá urobiť pomocou knižníc Python ako „Boto3` na interakciu so službami AWS [4].
KROK 2: Konfigurácia GUNDRAILS
1. Vytvorte Godaril: Na vytvorenie zábradlia použite konzolu AWS Management Console alebo programový prístup cez `Boto3`. Zahŕňa to definovanie politík prispôsobených vašim konkrétnym prípadom použitia, ako sú filtre obsahu, témy, filtre slov a citlivé informačné filtre [2] [4].
2. Konfigurujte filtre: Napríklad, ak pracujete v kontexte zdravotnej starostlivosti, môžete vytvoriť zábradlie s názvom „Filtre obsahu zdravotnej starostlivosti“. Nastavte silu filtra pre vstup a výstup na „vysoké“ pre kategórie ako nenávisť, urážky, sexuálny obsah a násilie [1].
3. Povoľte, aby ste chránili pohotovostné stráženie: implementujte zábradlie, aby ste predišli rýchlym útokom ich konfiguráciou na detekciu a blokovanie škodlivých alebo nevhodných výziev skôr, ako sa dostanú do modelu [3] [4].
Krok 3: Testovanie zábradlia
1. Vyvolajte API Model: Na testovanie svojich zábradlia použite „Invokemodel API`. Zahŕňa to inicializáciu tokenizátora a klienta runtime podložia na interakciu s modelom [1].
2. Bežné testovacie prípady: Začnite s scenárom bez zábradlia, aby ste pozorovali surové reakcie z modelu. Potom znova spustite tie isté výzvy s GuardRails, ktoré umožňujú, aby zistili, ako zasahujú, a blokujú nevhodný obsah [1].
3. Vyhodnoťte výkonnosť: Posúdiť efektívnosť vašich zábradlia ich testovaním na rôzne vstupy, ako sú obmedzené témy alebo citlivé informácie, aby ste sa uistili, že správne identifikujú a blokujú škodlivý obsah [4].
Krok 4: Zlepšenie zábradlia
1. Úprava filtrov: Na základe výsledkov testov vylepšte svoje politiky v zábradlí nastavením sily filtra alebo pridaním nových filtrov podľa potreby, aby ste lepšie zodpovedali požiadavkám vášho prípadu použitia [7].
2. Blokované zasielanie správ: Konfigurujte blokované zasielanie správ tak, aby poskytovali príslušné odpovede, keď zasiahnuté zábradlie, zabezpečujú bezproblémovú používateľskú skúsenosť pri zachovaní bezpečnostných štandardov [7].
Záver
Implementácia vlastných zábradlia pre DeepSeek-R1 pomocou Amazon Bedrock zvyšuje bezpečnosť a spoľahlivosť vašich aplikácií AI poskytovaním robustných ovládacích prvkov nad vstupmi používateľov a výstupmi modelu. Tento proces zaisťuje, že vaše generatívne nasadenie AI dodržiavajú konkrétne bezpečnostné kritériá a regulačné požiadavky, čím sa stanú dôveryhodnejší a bezpečnejší.
Citácie:
[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-distille-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happend_deepseekr1_is_here/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-eflufy-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