Å bruke Amazon Bedrock-rekkverk med DeepSeek-R1-modellen tilbyr flere fordeler, inkludert konfigurerbare sikkerhetstiltak for å forhindre skadelig innhold og evaluere modeller mot viktige sikkerhetskriterier. Imidlertid er det også noen begrensninger og hensyn:
1. API-støtte: For tiden støtter bare berggrunnen for DeepSeek-R1-distribusjoner på Sagemaker Jumpstart og Bedrock Marketplace ApplyGuardrail API. Dette betyr at selv om du kan opprette og bruke flere rekkverk som er skreddersydd i forskjellige brukssaker, er funksjonaliteten begrenset til denne spesifikke API -en, som kan begrense omfanget av tilpasning og kontroll sammenlignet med et bredere sett med APIer [1] [2] [5].
2. Sikkerhetssårbarheter: Til tross for bruk av rekkverk, har DeepSeek-R1 blitt identifisert som manglende robuste iboende sikkerhetsmekanismer. Det har vist en høy mottakelighet for algoritmisk jailbreaking, med en 100% angrepssuksessgrad i visse tester. Denne sårbarheten fremhever behovet for ytterligere sikkerhetstiltak utover bare rekkverkene gitt av berggrunnen [4].
3. Implementeringskompleksitet: Implementering av rekkverk krever effektivt oppsett og styring. Dette inkluderer å sikre at riktige AWS -identitets- og tilgangsstyring (IAM) tillatelser er på plass, noe som kan gi kompleksiteten til distribusjonsprosessen. I tillegg er det avgjørende å opprettholde og oppdatere disse rekkverkene regelmessig for å adressere nye trusler, men kan være ressurskrevende [2] [5].
4. Avhengighet av eksterne sikkerhetstiltak: Mens rekkverk av berggrunnen tilbyr et lag med beskyttelse, er de en del av en bredere sikkerhetsstrategi. Organisasjoner må også vurdere andre sikkerhetspraksis, for eksempel datakryptering, tilgangskontroller og overholdelse av bransjeforskrifter, for å sikre omfattende beskyttelse for AI -applikasjonene [7].
5. Ressurskrav: Deploying DeepSeek-R1-modeller krever betydelige beregningsressurser, for eksempel ML.P5E.48xLarge forekomster, som kan være kostbart og kanskje ikke er mulig for alle organisasjoner. Dette kravet kan begrense tilgjengeligheten til å bruke disse modellene med berggrunnens rekkverk for distribusjoner av mindre skala [2] [5].
Oppsummert, mens rekkverk av berggrunnen gir verdifulle sikkerhetstiltak for DeepSeek-R1-distribusjoner, er deres effektivitet begrenset av den nåværende API-støtten, modellens iboende sikkerhetssårbarheter og behovet for omfattende sikkerhetsstrategier utover bare rekkverk.
Sitasjoner:
[1] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-depseek
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-azon-bedrock-marketplace-andazon-sagemaker-jumpstart/
[3] https://www.nasdaq.com/articles/amazon-bedrock-powered-depseek-r1-buy-sell- eller-hold-lager
[4] https://blogs.cisco.com/security/eValuating-scurity-Sisk-in-depeSeek-and-oTher-frontier-reasoning-Models
[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-depseek-model-deployments-with-azon-bedrock-guardrails/
[8] https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/issues/352
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-fyly-styred-serverless-model-in-azon-bedrock/