L'utilisation de garde-boue du substratum Amazon avec le modèle Deepseek-R1 offre plusieurs avantages, notamment des garanties configurables pour empêcher le contenu nocif et évaluer les modèles par rapport aux critères de sécurité clés. Cependant, il y a aussi quelques limitations et considérations:
1. Support de l'API: Actuellement, les garde-corps du substratum rocheux pour les déploiements Deepseek-R1 sur Sagemaker Jumpstart et Bedrock Marketplace ne soutiennent que l'API ApplyGuardrail. Cela signifie que même si vous pouvez créer et appliquer plusieurs garde-corps adaptés à différents cas d'utilisation, la fonctionnalité est limitée à cette API spécifique, qui pourrait restreindre la portée de la personnalisation et du contrôle par rapport à un ensemble plus large d'API [1] [2] [5].
2. Vulnérabilités de sécurité: malgré l'utilisation des garde-corps, Deepseek-R1 a été identifié comme manquant de mécanismes de sécurité inhérents robustes. Il a montré une forte sensibilité au jailbreaks algorithmiques, avec un taux de réussite d'attaque de 100% dans certains tests. Cette vulnérabilité met en évidence la nécessité de mesures de sécurité supplémentaires au-delà des simples garde-corps fournis par le fondement [4].
3. Complexité de la mise en œuvre: la mise en œuvre des garde-corps nécessite efficacement une configuration et une gestion minutieuses. Cela comprend la garantie des autorisations d'identité AWS et d'accès (IAM) correctes en place, ce qui peut ajouter de la complexité au processus de déploiement. De plus, le maintien et la mise à jour régulièrement de ces garde-corps pour répondre aux menaces émergentes sont cruciaux mais peuvent être à forte intensité de ressources [2] [5].
4. Dépendance à l'égard des mesures de sécurité externes: Bien que les garde-corps offrent une couche de protection, ils font partie d'une stratégie de sécurité plus large. Les organisations doivent également considérer d'autres pratiques de sécurité, telles que le chiffrement des données, les contrôles d'accès et le respect des réglementations de l'industrie, pour assurer une protection complète de leurs applications d'IA [7].
5. Exigences de ressources: le déploiement de modèles Deepseek-R1 nécessite des ressources de calcul importantes, telles que les instances ML.P5E.48xlARGE, qui peuvent être coûteuses et peuvent ne pas être possibles pour toutes les organisations. Cette exigence peut limiter l'accessibilité de l'utilisation de ces modèles avec des garde-corps pour les déploiements à petite échelle [2] [5].
En résumé, alors que les garde-corps du substratum rocheux offrent des garanties précieuses pour les déploiements Deepseek-R1, leur efficacité est limitée par le support actuel de l'API, les vulnérabilités de sécurité inhérentes du modèle et la nécessité de stratégies de sécurité complètes au-delà des simples garde-corps.
Citations:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-eepseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-kumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-sowered-deepseek-r1-buy-sell-or-hold-stock
[4] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-eepseek-and-other-fratier-reasoning-modes
[5] https://gitlab.cranecloud.io/carissaomahony/freeadvice/-/issues/5
[6] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-ug.pdf
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-afuly-manged-serverless-model-in-amazon-bedrock/