การปรับใช้โมเดล Deepseek-R1 ด้วย Bedrock Guardrails ของ Amazon นั้นเกี่ยวข้องกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดหลายประการเพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI ที่ปลอดภัยมีประสิทธิภาพและเป็นไปตามข้อกำหนด นี่คือแนวทางโดยละเอียดบางประการ:
ปรับใช้ DeepSeek-R1 ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย
1. ใช้ VPC ส่วนตัว: ปรับใช้โมเดล Deepseek-R1 ของคุณภายในคลาวด์ส่วนตัวเสมือนส่วนตัว (VPC) เพื่อป้องกันการเข้าถึงภายนอก การตั้งค่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดลของคุณทำงานอยู่เบื้องหลังเครือข่ายที่ปลอดภัยลดความเสี่ยงของการเข้าถึงการเข้าถึงหรือการละเมิดข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต [1] [3]
2. ใช้อเมซอน bedrock guardrails: guardrails เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการประเมินอินพุตของผู้ใช้และการตอบสนองแบบจำลองตามนโยบายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า พวกเขาช่วยป้องกันการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและตรวจสอบให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับกฎระเบียบของอุตสาหกรรม [2] [5] [8]
3. กำหนดค่า guardrails สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ: Tailor Guardrails เพื่อจัดการกับข้อกังวลด้านความปลอดภัยเฉพาะเช่นการโจมตีแบบฉีดทันทีหรือหัวข้อที่ จำกัด การปรับแต่งนี้ช่วยให้คุณสามารถใช้นโยบาย Guardrail ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับสถานการณ์แอปพลิเคชัน [2] [5]
สร้างความมั่นใจในประสิทธิภาพและประสิทธิภาพด้านต้นทุน
1. เพิ่มประสิทธิภาพการเลือกภูมิภาค AWS: เลือกภูมิภาค AWS ที่ใกล้เคียงกับผู้ใช้ของคุณมากที่สุดเพื่อลดเวลาแฝงและปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าภูมิภาคที่เลือกสนับสนุนบริการของ Amazon Bedrock [7]
2. ใช้กลไกการจัดการข้อผิดพลาดและการลองใหม่: ใช้ backoff แบบเอ็กซ์โปเนนเชียลสำหรับการลองใหม่เพื่อจัดการกับข้อผิดพลาดชั่วคราวหรือปัญหาการควบคุมปริมาณ วิธีการนี้ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของการโทร API ของคุณและป้องกันความล้มเหลวของระบบ [7]
เพิ่มความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
1. การเข้ารหัสข้อมูลและการควบคุมการเข้าถึง: ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติด้านความปลอดภัยของ Amazon Bedrock รวมถึงการเข้ารหัสข้อมูลและการควบคุมการเข้าถึงเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรม [8]
2. กลไกการตรวจสอบและการควบคุม: ตรวจสอบเอาต์พุตแบบจำลองสำหรับอคติและความเป็นพิษเป็นประจำ ใช้กลไกการตรวจสอบและควบคุมที่แข็งแกร่งเพื่อแก้ไขปัญหาใด ๆ ทันที [8]
3. การปฏิบัติตามกฎระเบียบของอุตสาหกรรม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการปรับใช้ของคุณเป็นไปตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะในภาคส่วนที่มีการควบคุมอย่างสูงเช่นการดูแลสุขภาพและการเงิน [8]
ด้วยการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้คุณสามารถปรับใช้โมเดล Deepseek-R1 ได้อย่างปลอดภัยด้วย Bedrock Guardrails เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน AI ของคุณ
การอ้างอิง:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-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%97%9F%F0%9D%97%97%F0%9D%97%A5-THE-NEW-DEEPSEEK-AI-V3-R1
[4] https://www.digitalocean.com/community/conceptual-articles/how-to-deploy-deepseek-r1-llm-model
[5] https://repost.aws/Questions/QUM-C06QE1R6EV6BNSDBETGA/BEDROCK-GURARRAILS-WITH-DEEPSEEEK
[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-managed-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[10] https://www.youtube.com/watch?v=-M4KGIXOLC8