Amazon Bedrock Guardrails로 DeepSeek-R1 모델을 배포하려면 안전하고 효율적이며 준수하는 AI 애플리케이션을 보장하기위한 몇 가지 모범 사례가 포함됩니다. 자세한 지침은 다음과 같습니다.
안전한 환경에서 DeepSeek-R1을 배포합니다
1. 개인 VPC 사용 : 개인 가상 프라이빗 클라우드 (VPC) 내에 DeepSeek-R1 모델을 배포하여 외부 액세스를 방지하십시오. 이 설정은 귀하의 모델이 안전한 네트워크 뒤에서 작동하여 승인되지 않은 액세스 또는 데이터 유출의 위험을 줄입니다 [1] [3].
2. Amazon Bedrock Guardrails 구현 : Guardrails는 사전 정의 된 정책에 따라 사용자 입력 및 모델 응답을 평가하는 데 필수적입니다. 그들은 유해한 콘텐츠 생성을 방지하고 민감한 데이터를 보호하며 산업 규정 준수를 보장하는 데 도움이됩니다 [2] [5] [8].
3. 특정 사용 사례에 대한 GuardRails 구성 : 신속한 주사 공격 또는 제한된 주제와 같은 특정 안전 문제를 해결하기위한 재단사 GuardRails. 이 사용자 정의를 사용하면 응용 프로그램 시나리오 [2] [5]에 따라 다른 Guardrail 정책을 적용 할 수 있습니다.
성능 및 비용 효율성 보장
1. AWS 영역 선택 최적화 : 대기 시간을 최소화하고 성능을 최적화하기 위해 사용자와 가장 가까운 AWS 영역을 선택하십시오. 선택된 지역이 Amazon Bedrock 서비스를 지원하는지 확인하십시오 [7].
2. 오류 처리 및 재 시도 메커니즘 구현 : 과도 오류 또는 조절 문제를 처리하기 위해 검색을 위해 지수 백 오프를 사용하십시오. 이 접근법은 API 호출의 신뢰성을 향상시키고 시스템 고장을 방지합니다 [7].
보안 및 규정 준수 향상
1. 데이터 암호화 및 액세스 제어 : 민감한 정보를 보호하고 산업 표준을 준수하기 위해 데이터 암호화 및 액세스 제어를 포함한 Amazon Bedrock의 보안 기능을 활용합니다 [8].
2. 모니터 및 제어 메커니즘 : 편향 및 독성에 대한 모델 출력을 정기적으로 모니터링합니다. 모든 문제를 신속하게 해결하기 위해 강력한 모니터링 및 제어 메커니즘을 구현합니다 [8].
3. 산업 규정 준수 : 배포가 관련 규정, 특히 의료 및 금융과 같은 고도로 규제 된 부문에서 준수하는지 확인하십시오 [8].
이러한 모범 사례를 따르면 Bedrock Guardrails로 DeepSeek-R1 모델을 안전하게 배포하여 AI 응용 프로그램의 효과와 안전성을 모두 보장 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[3] https://www.linkedin.com/posts/rarni_%F0%9D%97%A7%F0%9D%93979f%9D%97%97%97%F0%9D%97%A5-the-neweek-ai-v3-21-models--activity-72916273892936961
[4] https://www.digitalocean.com/community/conceptual-articles/how-to-deploy-deepseek-r1-llm-model
[5] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-withe-deepseek
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382687
[7] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-o-aws-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-ly-ly-ly-manging-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[10] https://www.youtube.com/watch?v=-M4Kgixolc8