การสร้างร่องรอยที่กำหนดเองสำหรับรุ่น Deepseek-R1 นั้นเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Amazon Bedrock เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและการควบคุมในแอพพลิเคชั่น AI กำเนิด นี่คือคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการใช้งานรั้วเหล่านี้:
ข้อกำหนดเบื้องต้น
ก่อนที่จะตั้งค่า guardrails ให้แน่ใจว่าคุณมีบัญชี AWS ที่มีการเข้าถึง Bedrock Amazon และสิทธิ์ IAM ที่จำเป็น นอกจากนี้คุณควรนำเข้าโมเดล Deepseek-R1 โดยใช้คุณสมบัติการนำเข้าโมเดลที่กำหนดเองของ Amazon Bedrock [4]
ขั้นตอนที่ 1: การตั้งค่าสภาพแวดล้อม
1. การเข้าถึง Amazon Bedrock: นำทางไปยังคอนโซล Bedrock Amazon และให้แน่ใจว่าคุณสามารถเข้าถึงรุ่น Deepseek-R1 ได้
2. ติดตั้งการพึ่งพา: ใช้สมุดบันทึก Jupyter หรือสภาพแวดล้อมที่คล้ายกันเพื่อติดตั้งการพึ่งพาที่จำเป็น สามารถทำได้โดยใช้ไลบรารี Python เช่น `boto3` สำหรับการโต้ตอบกับบริการ AWS [4]
ขั้นตอนที่ 2: การกำหนดค่า guardrails
1. สร้าง Guardrail: ใช้คอนโซลการจัดการ AWS หรือวิธีการเขียนโปรแกรมผ่าน `boto3` เพื่อสร้างรั้ว สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดนโยบายที่เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณเช่นตัวกรองเนื้อหาตัวกรองหัวข้อตัวกรองคำและตัวกรองข้อมูลที่ละเอียดอ่อน [2] [4]
2. กำหนดค่าตัวกรอง: ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังทำงานในบริบทการดูแลสุขภาพคุณอาจสร้างรั้วที่เรียกว่า "ตัวกรองเนื้อหาการดูแลสุขภาพ" ตั้งค่าความแข็งแกร่งของตัวกรองสำหรับทั้งอินพุตและผลลัพธ์เป็น "สูง" สำหรับหมวดหมู่เช่นความเกลียดชังการดูหมิ่นเนื้อหาทางเพศและความรุนแรง [1]
3. เปิดใช้งานการป้องกันพรอมต์: ใช้ guardrails เพื่อป้องกันการโจมตีที่รวดเร็วโดยการกำหนดค่าให้ตรวจจับและบล็อกการแจ้งเตือนที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสมก่อนที่พวกเขาจะไปถึงโมเดล [3] [4]
ขั้นตอนที่ 3: การทดสอบรั้ว
1. Invoke Model API: ใช้ `Invokemodel Api` เพื่อทดสอบรั้วของคุณ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเริ่มต้น tokenizer และไคลเอนต์รันไทม์ของข้อเท็จจริงเพื่อโต้ตอบกับโมเดล [1]
2. เรียกใช้กรณีทดสอบ: เริ่มต้นด้วยสถานการณ์ที่ไม่มีรั้วเพื่อสังเกตการตอบสนองดิบจากแบบจำลอง จากนั้นรันพรอมต์เดียวกันกับ Guardrails เปิดใช้งานเพื่อดูว่าพวกเขาแทรกแซงและบล็อกเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม [1]
3. ประเมินประสิทธิภาพ: ประเมินประสิทธิภาพของร่องรอยของคุณโดยทดสอบกับอินพุตต่าง ๆ เช่นหัวข้อที่ จำกัด หรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาระบุและบล็อกเนื้อหาที่เป็นอันตรายอย่างถูกต้อง [4]
ขั้นตอนที่ 4: กลั่นกรองรั้ว
1. ปรับฟิลเตอร์: ขึ้นอยู่กับผลการทดสอบปรับแต่งนโยบาย Guardrail ของคุณโดยการปรับความแข็งแรงของตัวกรองหรือเพิ่มตัวกรองใหม่ตามที่จำเป็นเพื่อให้ตรงกับข้อกำหนดการใช้งานของคุณ [7]
2. การส่งข้อความที่ถูกบล็อก: กำหนดค่าการส่งข้อความที่ถูกบล็อกเพื่อให้คำตอบที่เหมาะสมเมื่อ Guardrails เข้ามาแทรกแซงเพื่อให้มั่นใจว่าประสบการณ์การใช้งานที่ราบรื่นในขณะที่รักษามาตรฐานความปลอดภัย [7]
บทสรุป
การใช้ Guardrails ที่กำหนดเองสำหรับ DeepSeek-R1 โดยใช้ Amazon Bedrock ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน AI ของคุณโดยให้การควบคุมที่แข็งแกร่งผ่านอินพุตของผู้ใช้และเอาต์พุตแบบจำลอง กระบวนการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการปรับใช้ AI ของคุณเป็นไปตามเกณฑ์ความปลอดภัยที่เฉพาะเจาะจงและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบทำให้พวกเขาน่าเชื่อถือและปลอดภัยยิ่งขึ้น
การอ้างอิง:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=DV42VLP-RMG
[2] https://repost.aws/Questions/QUM-C06QE1R6EV6BNSDBETGA/BEDROCK-GURARRAILS-WITHSEEEK
[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-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-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-uardrails