ApplyGuarDrail API integreres med DeepSeek-R1-modellen ved at tilvejebringe en robust sikkerhedsramme for generative AI-applikationer. Denne integration er afgørende for at sikre, at modellens output overholder foruddefinerede sikkerhedskriterier, såsom at forhindre skadeligt indhold og evaluere input mod nøglesikkerhedsstandarder.
Nøglefunktioner ved integration
1. Sikkerhedsforanstaltninger: ApplyGuarDrail API giver udviklere mulighed for at implementere sikkerhedsforanstaltninger til DeepSeek-R1-modellen. Dette involverer oprettelse af beskyttelsesrammer, der kan anvendes til både brugerindgange og modeludgange for at sikre overholdelse af sikkerhedspolitikker. For eksempel kan beskyttelsesrammer konfigureres til at filtrere skadeligt indhold, opdage følsomme oplysninger og håndhæve regler for undgåelse af emner [1] [3].
2. afkobling fra fundamentmodeller: ApplyGuarDrail API afkobles fra fundamentmodeller, hvilket betyder, at det kan bruges uafhængigt uden at påberåbe sig dybseek-R1-modellen direkte. Denne fleksibilitet gør det muligt for udviklere at vurdere enhver tekstindgang eller output mod foruddefinerede rækværk, hvilket sikrer ensartet sikkerhed på tværs af forskellige AI -applikationer [2] [5].
3. Tilpasselige beskyttelsesrammer: Udviklere kan oprette flere rækværk, der er skræddersyet til forskellige brugssager og anvende dem på Deepseek-R1-modellen. Denne tilpasning hjælper med at forbedre brugeroplevelser og standardisere sikkerhedskontrol på tværs af generative AI -applikationer [3].
4. implementeringsmuligheder: Deepseek-R1-modellen kan implementeres gennem Amazon Sagemaker Jumpstart eller Amazon Bedrock Marketplace. I begge tilfælde understøttes ApplyGuarDrail API til implementering af sikkerhedsforanstaltninger. Fra de nyeste oplysninger understøttes kun ApplyGuardRail API til disse implementeringer [1] [3].
5. Implementeringsproces: For at integrere ApplyGuardRail API med DeepSeek-R1 følger udviklere typisk disse trin:
- Inputbehandling: Brugerindgange behandles først gennem ApplyGuarDrail API for at kontrollere for overholdelse af sikkerhedspolitikker.
- Model inferens: Hvis input passerer beskyttelsen af beskyttelsen, sendes den til DeepSeek-R1-modellen for inferens.
- Evaluering af output: Modellens output evalueres derefter mod rækkene igen for at sikre, at den opfylder sikkerhedsstandarderne.
- Resultathåndtering: Hvis enten input eller output mislykkes, returneres en meddelelse, en meddelelse returneres, hvilket indikerer interventionens art [1] [2].
Fordele og anbefalinger
Integrering af ApplyGuarDrail API med DeepSeek-R1 giver flere fordele, herunder forbedret sikkerhed, overholdelse af ansvarlige AI-politikker og forbedret brugeroplevelse. AWS anbefaler kraftigt at bruge disse beskyttelsesrammer til at tilføje robust beskyttelse til generative AI-applikationer, især i betragtning af den nye karakter af DeepSeek-R1-modellen og potentielle bekymringer omkring databeskyttelse og sikkerhed [7].
Sammenfattende giver ApplyGuarDrail API et alsidigt og kraftfuldt værktøj til at sikre sikker implementering af DeepSeek-R1-modellen ved at give udviklere mulighed for at implementere tilpassede sikkerhedsforanstaltninger på tværs af forskellige AI-applikationer.
Citater:
[Jeg
[2] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-brug-uafhængig-api.html
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[4] https://www.youtube.com/watch?v=twlbga3x3cq
)
)
)
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrail-api-delt-1?lang=en