为DeepSeek-R1模型创建自定义护栏涉及多个步骤，利用亚马逊基岩的功能来增强生成AI应用程序的安全性和控制。这是有关如何实施这些护栏的详细指南：
##先决条件
在设置护栏之前，请确保您拥有一个AWS帐户，可访问Amazon Bedrock和必要的IAM许可。此外，您应该已经使用Amazon Bedrock的自定义模型导入功能[4]导入DeepSeek-R1模型。
##步骤1：设置环境
1。访问亚马逊基岩：导航到亚马逊基岩控制台，并确保您可以使用DeepSeek-R1型号。
2.安装依赖项：使用jupyter笔记本或类似的环境来安装必要的依赖项。这可以使用python库(例如boto3`与AWS服务进行交互)来完成[4]。
##步骤2：配置护栏
1。创建护栏：通过`boto3`使用AWS管理控制台或程序化方法来创建护栏。这涉及定义针对您的特定用例量身定制的策略，例如内容过滤器，主题过滤器，单词过滤器和敏感信息过滤器[2] [4]。
2。配置过滤器：例如，如果您在医疗保健环境中工作，则可能会创建一个称为“医疗保健内容过滤器”的护栏。将输入和输出的滤波器强度设置为诸如仇恨，侮辱，性内容和暴力等类别的“高” [1]。
3。启用及时的守卫：实现护栏，以防止迅速攻击，通过配置它们在达到模型之前检测并阻止有害或不适当提示[3] [4]。
##步骤3：测试护栏
1。Indoke Model API：使用`InvokeModel API'测试您的护栏。这涉及初始化令牌和基岩运行时客户端与模型进行交互[1]。
2。运行测试用例：从无需护栏的方案开始，以观察模型的原始响应。然后，重新运行带有护栏的同一提示，使它们可以查看它们如何干预并阻止不适当的内容[1]。
3.评估性能：通过针对各种投入(例如受限主题或敏感信息)测试护栏的有效性，以确保它们正确识别和阻止有害内容[4]。
##步骤4：精炼护栏
1。调整过滤器：根据测试结果，通过调整过滤器强度或根据需要添加新的过滤器来更好地匹配用例要求[7]来完善您的护栏策略。
2。封锁消息传递：配置阻止的消息传递，以提供护栏干预时提供适当的响应，确保在维持安全标准的同时获得无缝的用户体验[7]。
＃＃ 结论
使用Amazon BedRock实施自定义护栏，用于DeepSeek-R1，通过提供对用户输入和模型输出的强大控制，可以提高AI应用程序的安全性和可靠性。此过程可确保您的生成AI部署遵守特定的安全标准和监管要求，从而使它们更加值得信赖和安全。
引用：
[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-distild-llama-models-models-with-amazon-bedrock-custom-model-model-model-model-
[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-a-lous-man-man------ man verless-serverless-model-model-in-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-conconcerns-and-guardrails