تضمین ایمنی مدل‌های هوش مصنوعی محلی: DeepSeek R1 و روش‌های اجرای امن

اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مانند DeepSeek R1 به صورت محلی بر روی کامپیوتر شخصی، به طور فزاینده‌ای آسان شده و مزایای ایمنی قابل توجهی نسبت به جایگزین‌های ابری ارائه می‌دهد. این راهنما دلایل اهمیت اجرای محلی برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها را بررسی می‌کند و روش‌های امن، از جمله جداسازی با داکر، را برای اطمینان از عدم دسترسی مدل‌ها به اینترنت یا به خطر انداختن فایل‌های سیستمی، نشان می‌دهد.

خلاصه نکات کلیدی

• ایمنی مدل‌های هوش مصنوعی محلی

  اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مانند DeepSeek R1 به صورت محلی بر روی کامپیوتر، با جلوگیری از دسترسی به اینترنت و تعامل غیرمجاز با سیستم فایل، جایگزین امن‌تری نسبت به سرویس‌های ابری ارائه می‌دهد.

• مروری بر DeepSeek R1 و تأثیر آن

  DeepSeek R1 با عملکرد بهتر از مدل‌های پیشرو مانند ChatGPT با منابع بسیار کمتر، تأثیر قابل توجهی بر فضای هوش مصنوعی گذاشته است و باور سنتی مبنی بر اینکه قدرت محاسباتی عظیم برای عملکرد برتر هوش مصنوعی ضروری است را به چالش می‌کشد.

• کارایی منابع DeepSeek

  DeepSeek مدل خود را با کمتر از ۶ میلیون دلار و تنها با استفاده از ۲۰۰۰ کارت Nvidia H800 آموزش داد، که در تضاد شدید با هزینه بیش از ۱۰۰ میلیون دلاری OpenAI و استفاده از بیش از ۱۰۰۰۰ پردازنده گرافیکی نسل جدید است.

• مهندسی در مقابل قدرت محاسباتی خام

  DeepSeek عملکرد چشمگیر خود را از طریق تکنیک‌های مهندسی هوشمندانه، از جمله استدلال خود-تقطیر شده و ترفندهای مختلف پس از آموزش، به دست آورد، نه صرفاً با تکیه بر قدرت محاسباتی گسترده.

• ماهیت متن‌باز DeepSeek

  DeepSeek مدل‌های خود را متن‌باز کرد و به کاربران این امکان را داد که آن‌ها را به صورت محلی بر روی سخت‌افزار خود اجرا کنند، قابلیتی که توسط مدل‌های اختصاصی مانند ChatGPT ارائه نمی‌شود.

• خطرات مدل‌های هوش مصنوعی آنلاین

  استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی آنلاین، مانند سرویس وب DeepSeek، منجر به ذخیره‌سازی داده‌های کاربر بر روی سرورهای شخص ثالث می‌شود، که به ارائه‌دهنده سرویس، مالکیت و کنترل بر آن اطلاعات را می‌دهد.

• قوانین امنیت سایبری چین و حریم خصوصی داده‌ها

  سرورهای DeepSeek در چین قرار دارند، به این معنی که داده‌های کاربر مشمول قوانین امنیت سایبری چین است که به مقامات، دسترسی گسترده‌ای به داده‌های ذخیره شده در مرزهای خود را می‌دهد.

• LM Studio برای اجرای هوش مصنوعی محلی

  LM Studio یک رابط کاربری گرافیکی کاربرپسند ارائه می‌دهد که فرآیند نصب و اجرای طیف وسیعی از مدل‌های هوش مصنوعی را به صورت محلی ساده می‌کند، به ویژه برای کاربرانی که ترجیح می‌دهند از رابط‌های خط فرمان اجتناب کنند.

• OLLAMA برای اجرای هوش مصنوعی محلی

  OLLAMA یک ابزار رابط خط فرمان ساده و سریع برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی محلی ارائه می‌دهد که کنترل دقیقی بر نصب و تعامل مدل فراهم می‌کند.

• الزامات سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی محلی

  اجرای مدل‌های هوش مصنوعی محلی نیازمند سخت‌افزار کافی، به ویژه یک پردازنده گرافیکی (GPU) برای عملکرد بهینه است، با منابع محاسباتی مورد نیاز که مستقیماً با اندازه مدل مقیاس‌پذیر هستند.

• تأیید جداسازی مدل هوش مصنوعی محلی

  اسکریپت‌های نظارت بر شبکه می‌توانند برای تأیید اینکه مدل‌های هوش مصنوعی اجرا شده به صورت محلی، مانند آنهایی که از طریق OLLAMA اجرا می‌شوند، اتصالات شبکه خارجی برقرار نمی‌کنند، استفاده شوند و بدین ترتیب جداسازی آن‌ها را تأیید کنند.

• ایمنی پیشرفته با داکر برای مدل‌های هوش مصنوعی

  اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در یک کانتینر داکر، جداسازی فوق‌العاده‌ای از سیستم عامل میزبان ارائه می‌دهد و به طور مؤثری از دسترسی نامحدود برنامه به شبکه، سیستم فایل یا تنظیمات سیستمی جلوگیری می‌کند.

• الزامات داکر و دسترسی به GPU

  داکر برای اجرای هوش مصنوعی محلی در ویندوز، به زیرسیستم ویندوز برای لینوکس (WSL) نیاز دارد و فعال کردن دسترسی پردازنده گرافیکی Nvidia در داکر در لینوکس و ویندوز نیازمند نصب ابزار Nvidia container toolkit است.

• پیکربندی دستور امن داکر

  یک دستور قوی داکر را می‌توان برای محدود کردن امتیازات کانتینر، اعمال سقف بر منابع سیستمی و ایجاد یک سیستم فایل فقط خواندنی پیکربندی کرد، که به طور قابل توجهی وضعیت امنیتی اجرای مدل هوش مصنوعی محلی را بهبود می‌بخشد.

زیر جزئیات