การใช้ bedrock bedrocks ของ Amazon กับรุ่น Deepseek-R1 มีประโยชน์หลายประการรวมถึงการป้องกันที่กำหนดค่าได้เพื่อป้องกันเนื้อหาที่เป็นอันตรายและประเมินโมเดลกับเกณฑ์ความปลอดภัยที่สำคัญ อย่างไรก็ตามยังมีข้อ จำกัด และข้อควรพิจารณาบางประการ:
1. การสนับสนุน API: ปัจจุบัน Bedrock Guardrails สำหรับการปรับใช้ Deepseek-R1 ใน Sagemaker JumpStart และตลาด Bedrock รองรับเฉพาะ APPLEGUARDRAIL API ซึ่งหมายความว่าในขณะที่คุณสามารถสร้างและใช้ guardrails หลายตัวที่ปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันฟังก์ชั่นนั้น จำกัด เฉพาะ API เฉพาะนี้ซึ่งอาจ จำกัด ขอบเขตของการปรับแต่งและการควบคุมเมื่อเทียบกับชุด API ที่กว้างขึ้น [1] [2] [5]
2. ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย: แม้จะมีการใช้งานของ Guardrails แต่ Deepseek-R1 ได้รับการระบุว่าขาดกลไกความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพ มันแสดงให้เห็นถึงความไวสูงต่อการเขียนด้วยอัลกอริทึมโดยมีอัตราความสำเร็จในการโจมตี 100% ในการทดสอบบางอย่าง ช่องโหว่นี้เน้นถึงความจำเป็นในการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติมนอกเหนือจากรั้วที่จัดทำโดยข้อเท็จจริง [4]
3. ความซับซ้อนในการใช้งาน: การใช้งาน Guardrails อย่างมีประสิทธิภาพต้องมีการตั้งค่าและการจัดการอย่างระมัดระวัง ซึ่งรวมถึงการรับรองสิทธิ์การใช้งาน AWS และการจัดการการเข้าถึง (IAM) ที่ถูกต้องซึ่งสามารถเพิ่มความซับซ้อนให้กับกระบวนการปรับใช้ นอกจากนี้การบำรุงรักษาและอัปเดต guardrails เหล่านี้เป็นประจำเพื่อจัดการกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่เป็นสิ่งสำคัญ แต่สามารถใช้ทรัพยากรได้มาก [2] [5]
4. การพึ่งพามาตรการรักษาความปลอดภัยภายนอก: ในขณะที่ Bedrock Guardrails เสนอเลเยอร์ของการป้องกันพวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ความปลอดภัยที่กว้างขึ้น องค์กรจะต้องพิจารณาแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยอื่น ๆ เช่นการเข้ารหัสข้อมูลการควบคุมการเข้าถึงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบของอุตสาหกรรมเพื่อให้แน่ใจว่าการคุ้มครองที่ครอบคลุมสำหรับแอปพลิเคชัน AI ของพวกเขา [7]
5. ข้อกำหนดของทรัพยากร: การปรับใช้แบบจำลอง DeepSeek-R1 ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญเช่น ML.P5E.48XLARGE อินสแตนซ์ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและอาจไม่เป็นไปได้สำหรับทุกองค์กร ข้อกำหนดนี้สามารถ จำกัด การเข้าถึงการใช้โมเดลเหล่านี้กับ bedrock guardrails สำหรับการปรับใช้ขนาดเล็ก [2] [5]
โดยสรุปในขณะที่ Bedrock Guardrails ให้การป้องกันที่มีคุณค่าสำหรับการปรับใช้ DeepSeek-R1 ประสิทธิภาพของพวกเขาถูก จำกัด ด้วยการสนับสนุน API ในปัจจุบันช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของโมเดลและความต้องการกลยุทธ์การรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม
การอ้างอิง:
[1] https://repost.aws/Questions/QUM-C06QE1R6EV6BNSDBETGA/BEDROCK-GURARRAILS-WITHSEEEK
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-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-hrontier-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-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-a-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/