يوفر استخدام الدرابزين في Amazon Bedrock مع نموذج Deepseek-R1 العديد من الفوائد ، بما في ذلك الضمانات القابلة للتكوين لمنع المحتوى الضار وتقييم النماذج مقابل معايير السلامة الرئيسية. ومع ذلك ، هناك أيضًا بعض القيود والاعتبارات:
1. دعم API: حاليًا ، تدعم Bedrock Breasedrails لنشر Deepseek-R1 على Sagemaker JumpStart و Bedrock Marketplace فقط ApplyGuardRail API. هذا يعني أنه على الرغم من أنه يمكنك إنشاء وتطبيق مسابقات متعددة مصممة لحالات الاستخدام المختلفة ، فإن الوظيفة تقتصر على واجهة برمجة التطبيقات المحددة هذه ، والتي قد تقيد نطاق التخصيص والتحكم مقارنة بمجموعة أوسع من واجهات برمجة التطبيقات [1] [2] [5].
2. نقاط الضعف الأمنية: على الرغم من استخدام الدرابزين ، تم تحديد Deepseek-R1 على أنها تفتقر إلى آليات السلامة المتأصلة القوية. لقد أظهرت قابلية عالية لكسر الحماية الخوارزمية ، مع معدل نجاح الهجوم بنسبة 100 ٪ في اختبارات معينة. يسلط هذا الضعف الضوء على الحاجة إلى تدابير أمان إضافية تتجاوز فقط الدرابزينات التي توفرها الأساس [4].
3. تعقيد التنفيذ: يتطلب تنفيذ الدرابزين بشكل فعال الإعداد والإدارة الدقيقة. يتضمن ذلك ضمان أذونات AWS الصحيحة وإدارة الوصول (IAM) ، والتي يمكن أن تضيف التعقيد إلى عملية النشر. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الحفاظ على هذه الدرابزين وتحديثها بانتظام لمعالجة التهديدات الناشئة أمر بالغ الأهمية ولكن يمكن أن يكون كثيفة الموارد [2] [5].
4. الاعتماد على التدابير الأمنية الخارجية: في حين توفر درابزين الأساس طبقة من الحماية ، فهي جزء من استراتيجية أمنية أوسع. يجب على المؤسسات أيضًا النظر في ممارسات أمنية أخرى ، مثل تشفير البيانات ، وضوابط الوصول ، والامتثال للوائح الصناعية ، لضمان حماية شاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعى [7].
5. متطلبات الموارد: يتطلب نشر نماذج DeepSeek-R1 موارد حسابية مهمة ، مثل مثيلات ML.P5E.48XLARGE ، والتي يمكن أن تكون مكلفة وقد لا تكون ممكنة لجميع المؤسسات. يمكن أن يحد هذا المطلب من إمكانية استخدام هذه النماذج مع درجات الأسرار للنشر الأصغر [2] [5].
باختصار ، في حين توفر درابزين الأساس في Bedrock ضمانات قيمة لنشر Deepseek-R1 ، فإن فعاليتها محدودة بدعم API الحالي ، ومكبرات الثغرات الأمنية المتأصلة في النموذج ، والحاجة إلى استراتيجيات أمنية شاملة خارج الدرابزين فقط.
الاستشهادات:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepeek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-stock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-seCurity-Risk-in-deepseek-and-phrontier-reasoning-models
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freeadvice/-/issues/5
[6] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-ug.pdf
[7]
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9]