Створення спеціальних огороджувань для моделі DeepSeek-R1 передбачає кілька кроків, використовуючи можливості Amazon Bedrock для підвищення безпеки та контролю в генеративних програмах AI. Ось детальний посібник про те, як реалізувати ці огородження:
Передумови
Перш ніж встановлювати огородження, переконайтеся, що у вас є обліковий запис AWS з доступом до Amazon Bedrock та необхідними дозволами IAM. Крім того, ви повинні вже імпортувати модель DeepSeek-R1 за допомогою функції імпорту на замовлення Amazon Bedrock [4].
Крок 1: Налаштування середовища
1. Доступ до Amazon Bedrock: перейдіть на консоль Amazon Bedrock і переконайтеся, що ви маєте доступ до моделі DeepSeek-R1.
2. Встановіть залежності: Використовуйте ноутбук jupyter або подібне середовище для встановлення необхідних залежностей. Це можна зробити за допомогою бібліотек Python, таких як `boto3` для взаємодії з послугами AWS [4].
Крок 2: Налаштування Guardrails
1. Створіть Guardrail: Використовуйте консоль управління AWS або програмний підхід через `Boto3` для створення Guardrail. Це передбачає визначення політики, пристосованої до вашого конкретного випадку використання, таких як фільтри вмісту, тематичні фільтри, фільтри слів та конфіденційні фільтри інформації [2] [4].
2. Налаштування фільтрів: Наприклад, якщо ви працюєте в контексті охорони здоров’я, ви можете створити огородження під назвою "Фільтри вмісту охорони здоров'я". Встановіть міцність фільтра як для введення, так і для виходу на "високі" для таких категорій, як ненависть, образи, сексуальний зміст та насильство [1].
3. Увімкніть оперативну охорону: Впроваджуйте Guardrails, щоб запобігти оперативних атаках, налаштувавши їх для виявлення та блокування шкідливих або невідповідних підказок, перш ніж вони досягнуть моделі [3] [4].
Крок 3: тестування огороджувань
1. Apply Model API: Використовуйте `invokemodel api 'для перевірки своїх огородження. Це передбачає ініціалізацію токенізатора та клієнта виконання Bedrock для взаємодії з моделлю [1].
2. Запустіть тестові випадки: Почніть зі сценарію без огородження, щоб спостерігати за сирими відповідями з моделі. Потім повторюють ті самі підказки з Guardrails дозволили побачити, як вони втручаються та блокують невідповідний вміст [1].
3.
Крок 4: вдосконалення Guardrails
1. Відрегулюйте фільтри: На основі результатів тестування вдосконалюйте свою політику Guardrail, регулюючи сильні сторони фільтра або додавши нові фільтри, як потрібно, щоб краще відповідати вашим вимогам щодо використання [7].
2. Блокування обміну повідомленнями: Налаштування заблокованих повідомлень, щоб забезпечити відповідні відповіді, коли Guardrails втручаються, забезпечуючи безперебійний досвід користувачів, дотримуючись стандартів безпеки [7].
Висновок
Впровадження спеціальних огороджувань для DeepSeek-R1 за допомогою Amazon Bedrock підвищує безпеку та надійність ваших програм AI, забезпечуючи надійний елемент управління над входами користувачів та модельними результатами. Цей процес гарантує, що ваші генеративні розгортання AI дотримуються конкретних критеріїв безпеки та нормативних вимог, що робить їх більш надійними та безпечними.
Цитати:
[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-distill-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-tly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navitating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails