Tạo các lan can tùy chỉnh cho mô hình Deepseek-R1 bao gồm một số bước, tận dụng các khả năng của Amazon Bedrock để tăng cường an toàn và kiểm soát trong các ứng dụng AI thế hệ. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về cách thực hiện các lan can này:
Điều kiện tiên quyết
Trước khi thiết lập các bảo vệ, đảm bảo bạn có tài khoản AWS có quyền truy cập vào Amazon Bedrock và các quyền IAM cần thiết. Ngoài ra, bạn nên nhập mô hình DeepSeek-R1 bằng tính năng nhập mô hình tùy chỉnh của Amazon Bedrock [4].
Bước 1: Thiết lập môi trường
1. Truy cập Amazon Bedrock: Điều hướng đến bảng điều khiển Amazon Bedrock và đảm bảo bạn có quyền truy cập vào mô hình DeepSeek-R1.
2. Cài đặt phụ thuộc: Sử dụng máy tính xách tay Jupyter hoặc môi trường tương tự để cài đặt các phụ thuộc cần thiết. Điều này có thể được thực hiện bằng các thư viện Python như `boto3` để tương tác với các dịch vụ AWS [4].
Bước 2: Định cấu hình bảo vệ
1. Tạo một bảo vệ: Sử dụng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc cách tiếp cận lập trình thông qua `boto3` để tạo một bảo vệ. Điều này liên quan đến việc xác định các chính sách phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn, chẳng hạn như bộ lọc nội dung, bộ lọc chủ đề, bộ lọc từ và bộ lọc thông tin nhạy cảm [2] [4].
2. Định cấu hình các bộ lọc: Ví dụ: nếu bạn đang làm việc trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe, bạn có thể tạo một bảo vệ tên là "Bộ lọc nội dung chăm sóc sức khỏe". Đặt cường độ lọc cho cả đầu vào và đầu ra thành "cao" cho các danh mục như ghét, lăng mạ, nội dung tình dục và bạo lực [1].
3. Bật bảo vệ nhanh chóng: Thực hiện các lan can để ngăn chặn các cuộc tấn công nhanh chóng bằng cách định cấu hình chúng phát hiện và chặn các lời nhắc có hại hoặc không phù hợp trước khi chúng tiếp cận mô hình [3] [4].
Bước 3: Thử nghiệm bảo vệ
1. Gọi API mô hình: Sử dụng `api invokemodel để kiểm tra các bảo vệ của bạn. Điều này liên quan đến việc khởi tạo mã thông báo và máy khách thời gian chạy đá gốc để tương tác với mô hình [1].
2. Chạy các trường hợp thử nghiệm: Bắt đầu với một kịch bản không có bảo vệ để quan sát các phản hồi thô từ mô hình. Sau đó, chạy lại các lời nhắc tương tự với các bảo vệ được kích hoạt để xem cách họ can thiệp và chặn nội dung không phù hợp [1].
3. Đánh giá hiệu suất: Đánh giá hiệu quả của các lan can của bạn bằng cách kiểm tra chúng so với các đầu vào khác nhau, chẳng hạn như các chủ đề bị hạn chế hoặc thông tin nhạy cảm, để đảm bảo chúng xác định chính xác và chặn nội dung có hại [4].
Bước 4: Bảo vệ tinh chỉnh
1. Điều chỉnh các bộ lọc: Dựa trên kết quả kiểm tra, hãy tinh chỉnh các chính sách bảo vệ của bạn bằng cách điều chỉnh cường độ bộ lọc hoặc thêm các bộ lọc mới khi cần thiết để phù hợp hơn với các yêu cầu sử dụng của bạn [7].
2. Tin nhắn bị chặn: Định cấu hình nhắn tin bị chặn để cung cấp các phản hồi phù hợp khi các bảo vệ can thiệp, đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn an toàn [7].
Phần kết luận
Việc triển khai các bảo vệ tùy chỉnh cho DeepSeek-R1 bằng cách sử dụng Amazon Bedrock giúp tăng cường độ an toàn và độ tin cậy của các ứng dụng AI của bạn bằng cách cung cấp các điều khiển mạnh mẽ đối với đầu vào của người dùng và đầu ra mô hình. Quá trình này đảm bảo rằng các triển khai AI thế hệ của bạn tuân thủ các tiêu chí an toàn cụ thể và các yêu cầu quy định, làm cho chúng đáng tin cậy và an toàn hơn.
Trích dẫn:
[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
.
.
.
.
[8] https://www.youtube.com/watch?v=W3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails