Menyebarkan model Deepseek-R1 dengan pagar pagar Amazon Bedrock melibatkan beberapa praktik terbaik untuk memastikan aplikasi AI yang aman, efisien, dan sesuai. Berikut adalah beberapa pedoman terperinci:
Menyebarkan Deepseek-R1 di lingkungan yang aman
1. Gunakan VPC pribadi: sebarkan model Deepseek-R1 Anda dalam cloud pribadi virtual pribadi (VPC) untuk mencegah akses eksternal. Pengaturan ini memastikan bahwa model Anda beroperasi di belakang jaringan yang aman, mengurangi risiko akses yang tidak sah atau pelanggaran data [1] [3].
2. Menerapkan pagar pembatas Amazon: pagar pembatas sangat penting untuk menilai input pengguna dan respons model berdasarkan kebijakan yang telah ditentukan sebelumnya. Mereka membantu mencegah pembuatan konten yang berbahaya, melindungi data sensitif, dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan industri [2] [5] [8].
3. Mengkonfigurasi pagar untuk kasus penggunaan khusus: penjahit pagar untuk mengatasi masalah keamanan tertentu, seperti serangan injeksi cepat atau topik terbatas. Kustomisasi ini memungkinkan Anda untuk menerapkan kebijakan pagar pembatas yang berbeda tergantung pada skenario aplikasi [2] [5].
Memastikan kinerja dan efisiensi biaya
1. Optimalkan pemilihan wilayah AWS: Pilih wilayah AWS yang paling dekat dengan pengguna Anda untuk meminimalkan latensi dan mengoptimalkan kinerja. Pastikan bahwa wilayah yang dipilih mendukung Layanan Bedrock Amazon [7].
2. Menerapkan penanganan kesalahan dan mekanisme coba lagi: Gunakan backoff eksponensial untuk coba lagi untuk menangani kesalahan sementara atau pelambatan. Pendekatan ini meningkatkan keandalan panggilan API Anda dan mencegah kegagalan sistem [7].
Meningkatkan keamanan dan kepatuhan
1. Kontrol Enkripsi dan Akses Data: Leverage fitur keamanan Amazon Bedrock, termasuk enkripsi data dan kontrol akses, untuk melindungi informasi sensitif dan memastikan kepatuhan dengan standar industri [8].
2. Monitor dan mekanisme kontrol: Monitor secara teratur output model untuk bias dan toksisitas. Menerapkan mekanisme pemantauan dan kontrol yang kuat untuk mengatasi masalah apa pun segera [8].
3. Kepatuhan terhadap Peraturan Industri: Pastikan bahwa penyebaran Anda mematuhi peraturan yang relevan, terutama di sektor -sektor yang sangat diatur seperti perawatan kesehatan dan keuangan [8].
Dengan mengikuti praktik terbaik ini, Anda dapat dengan aman menggunakan model Deepseek-R1 dengan pagar dasar, memastikan efektivitas dan keamanan aplikasi AI Anda.
Kutipan:
[1.
[2] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[3] https://www.linkedin.com/posts/rarni_%f0%9d%97%A7%F0%9D%97%9f%9,9d%97%97%F0%9D%97%A5-The-new-new-deepse-ai-v3-r1-models-activity-72991627272
[4] https://www.digitalocean.com/community/conceptual-articles/how-to-deploy-deepseek-r1-llm-odel
[5] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382687
[7] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-aws-bedrock/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-fly-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[10] https://www.youtube.com/watch?v=-M4kgixolc8