Ustvarjanje varovanj po meri za model Deepseek-R1 vključuje več korakov, kar izkorišča zmožnosti Amazona Bedrocka za izboljšanje varnosti in nadzora v generativnih AI aplikacijah. Tukaj je podroben vodnik, kako izvesti te varovarje:
Predpogoji
Preden nastavite varovalke, poskrbite, da imate račun AWS z dostopom do Amazon Bedrock in potrebnih dovoljenj za IAM. Poleg tega bi morali že uvoziti model Deepseek-R1 s funkcijo uvoza modela po meri Amazon Bedrock [4].
Korak 1: Nastavitev okolja
1. dostop Amazon Bedrock: Pomaknite se do konzole Amazon Bedrock in poskrbite, da boste imeli dostop do modela Deepseek-R1.
2. Namestite odvisnosti: uporabite prenosnik Jupyter ali podobno okolje za namestitev potrebnih odvisnosti. To je mogoče storiti z uporabo knjižnic Python, kot je "Boto3" za interakcijo s storitvami AWS [4].
2. korak: Konfiguriranje varovalk
1. Ustvari varovalko: uporabite konzolo za upravljanje AWS ali programski pristop prek `Boto3`, da ustvarite varovanje. To vključuje določitev pravil, prilagojenih vašemu posebnemu primeru uporabe, kot so filtri vsebine, filtri za teme, besedni filtri in občutljivi filtri informacij [2] [4].
2. Konfiguriranje filtrov: Na primer, če delate v zdravstvenem kontekstu, lahko ustvarite varovalko, imenovano "filtri za zdravstveno varstvo." Nastavite moč filtra za vhod in izhod na "visok" za kategorije, kot so sovraštvo, žalitve, spolne vsebine in nasilje [1].
3. Omogoči hitro varovanje: Izvedite varovalke, da preprečite hitre napade tako, da jih konfigurirate, da odkrijejo in blokirajo škodljive ali neprimerne pozive, preden dosežejo model [3] [4].
Korak 3: Testiranje varovalk
1. prikliče model API: Za preizkus varovalk uporabite `invokemodel API`. To vključuje inicializacijo tokenizatorja in odjemalca tekaškega časa za interakcijo z modelom [1].
2. Zaženite testne primere: Začnite s scenarijem brez varovalk, da opazujete surove odzive iz modela. Nato se enake pozive znova pozorni z zaščitnimi pozivi omogočijo, da vidijo, kako posredujejo in blokirajo neprimerno vsebino [1].
3. Ocenite uspešnost: Ocenite učinkovitost varovalk tako, da jih preizkusite na različnih vhodih, kot so omejene teme ali občutljive informacije, da zagotovite pravilno prepoznavanje in blokiranje škodljive vsebine [4].
KORAK 4: Rafiniranje varovalk
1. Prilagodite filtre: Na podlagi rezultatov testov izpopolnite svoje zaščitne pravilnike tako, da prilagodite jakosti filtra ali dodate nove filtre, če je potrebno, da se bolje ujemajo z zahtevami glede primerov uporabe [7].
2. Blokirana sporočila: Konfigurirajte blokirana sporočila, da zagotovite ustrezne odzive, ko se varovalke posredujejo in tako zagotovite brezhibno uporabniško izkušnjo pri ohranjanju varnostnih standardov [7].
Zaključek
Izvajanje varovalk po meri za Deepseek-R1 z uporabo Amazon Bedrock izboljšuje varnost in zanesljivost vaših AI aplikacij z zagotavljanjem močnega nadzora nad uporabniškimi vhodi in izhodi modelov. Ta postopek zagotavlja, da se vaše generativne uvajanja AI držijo posebnih varnostnih meril in regulativnih zahtev, zaradi česar so bolj zaupanja vredni in varni.
Navedbe:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[3] https://www.rendmicro.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-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-flue-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