PyRIT与Hugging Face集成：开源模型风险检测全流程-优快云博客

PyRIT与Hugging Face集成：开源模型风险检测全流程

【免费下载链接】PyRIT 针对生成式人工智能系统的Python风险识别工具(PyRIT)是一款开源的自动化解决方案，它致力于赋能安全专家与机器学习开发工程师，使其能够主动检测并发现其构建的生成式AI系统中存在的各类风险。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/PyRIT

引言

在AI技术快速发展的今天，生成式人工智能系统的安全性日益受到关注。PyRIT（Python Risk Identification Toolkit）作为一款开源的自动化解决方案，致力于帮助安全专家与机器学习开发工程师主动检测生成式AI系统中的各类风险。本文将详细介绍如何将PyRIT与Hugging Face集成，实现开源模型的风险检测全流程。

准备工作

环境配置

在开始集成之前，需要确保您的环境中已安装必要的依赖库。您可以通过以下命令安装Azure ML客户端库：

pip install azure-ai-ml
pip install azure-identity

环境变量设置

创建.env文件并设置以下环境变量，这些变量将用于配置Azure ML和Hugging Face的连接：

AZURE_SUBSCRIPTION_ID: 您的Azure订阅ID
AZURE_RESOURCE_GROUP: Azure资源组名称
AZURE_ML_WORKSPACE_NAME: Azure ML工作区名称
AZURE_ML_REGISTRY_NAME: 模型注册名称，如"HuggingFace"
HF_MODEL_ID: Hugging Face模型ID，例如"cognitivecomputations/Wizard-Vicuna-13B-Uncensored"
TASK_NAME: 任务名称，如"text-generation"
AZURE_ML_COMPUTE_NAME: Azure ML计算集群名称

Hugging Face模型导入与注册

连接Azure ML工作区

使用以下代码连接到Azure ML工作区：

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

credential = DefaultAzureCredential()
ml_client_ws = MLClient(
    credential,
    subscription_id=os.getenv("AZURE_SUBSCRIPTION_ID"),
    resource_group_name=os.getenv("AZURE_RESOURCE_GROUP"),
    workspace_name=os.getenv("AZURE_ML_WORKSPACE_NAME"),
)

创建模型导入管道

使用Azure ML的管道组件导入Hugging Face模型：

@pipeline
def model_import_pipeline(model_id, compute, task_name, instance_type):
    import_model_job = import_model(
        model_id=model_id, compute=compute, task_name=task_name, instance_type=instance_type
    )
    return {"model_registration_details": import_model_job.outputs.model_registration_details}

详细代码请参考doc/deployment/download_and_register_hf_model_aml.py。

模型部署与端点配置

部署模型到Azure ML端点

将Hugging Face模型部署到Azure ML托管在线端点。部署前需要确保环境变量AZURE_ML_SCORE_DEPLOYMENT_NAME已正确设置，该名称可从Azure ML工作室获取：

获取评分URI和API密钥

部署完成后，需要获取端点的评分URI和API密钥：

评分URI可在Azure ML工作室的"Endpoints" -> "Consume"页面找到
API密钥同样在"Consume"页面，可获取主密钥

风险检测流程

使用PyRIT进行模型评分

配置好端点后，可以使用PyRIT对模型进行风险检测。以下是一个简单的评分示例：

import json
import requests

url = os.getenv("AZURE_ML_SCORE_URI")
api_key = os.getenv("AZURE_ML_SCORE_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer " + api_key,
    "azureml-model-deployment": os.getenv("AZURE_ML_SCORE_DEPLOYMENT_NAME"),
}

data = {
    "input_data": {
        "input_string": [
            {"role": "user", "content": "你的风险检测提示词..."},
            {"role": "assistant", "content": "."}
        ],
        "parameters": {
            "top_p": 0.95,
            "temperature": 0.6,
            "max_new_tokens": 3000
        }
    }
}

response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)
print(response.text)

完整代码请参考doc/deployment/score_aml_endpoint.py。

解析端点响应

Azure ML端点返回的响应格式如下：

{
  "output": "模型生成的响应内容..."
}

您可以根据需要解析此响应，评估模型的风险等级。

常见问题解决

ResourceNotReady错误

在部署模型时，可能会遇到ResourceNotReady错误。这通常是由于容器初始化时间过长导致的。解决方法是调整环境变量AZURE_ML_MODEL_DEPLOY_LIVENESS_PROBE_INIT_DELAY_SECS，将其设置为更大的值（如1800秒）。

模型端点架构参考

如果您需要了解更多关于请求和响应的格式，可以参考Azure ML模型端点的架构：

详细信息请参考doc/deployment/hf_aml_model_endpoint_guide.md。

结论

通过本文介绍的步骤，您可以成功将PyRIT与Hugging Face集成，实现对开源模型的全流程风险检测。从模型导入、部署到风险评估，PyRIT提供了一套完整的工具链，帮助您确保AI系统的安全性。

如果您在使用过程中遇到任何问题，可以参考PyRIT的官方文档或提交issue寻求帮助。

PyRIT与Hugging Face集成：开源模型风险检测全流程