Το ApplyGuardRail API ενσωματώνεται με το μοντέλο DeepSeek-R1 παρέχοντας ένα ισχυρό πλαίσιο ασφαλείας για γενετικές εφαρμογές AI. Αυτή η ενσωμάτωση είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση ότι οι εξόδους του μοντέλου συμμορφώνονται με προκαθορισμένα κριτήρια ασφαλείας, όπως η πρόληψη επιβλαβών περιεχομένων και η αξιολόγηση των εισροών έναντι των βασικών προτύπων ασφαλείας.
βασικά χαρακτηριστικά της ενσωμάτωσης
1. Μέτρα ασφαλείας: Το ApplyGuardRail API επιτρέπει στους προγραμματιστές να εφαρμόζουν μέτρα ασφαλείας για το μοντέλο Deepseek-R1. Αυτό περιλαμβάνει τη δημιουργία προφυλακτήρων που μπορούν να εφαρμοστούν τόσο στις εισόδους των χρηστών όσο και στις εξόδους μοντέλων για να εξασφαλιστεί η συμμόρφωση με τις πολιτικές ασφαλείας. Για παράδειγμα, τα προστατευτικά μηνύματα μπορούν να ρυθμιστούν ώστε να φιλτράρουν επιβλαβές περιεχόμενο, να ανιχνεύσουν ευαίσθητες πληροφορίες και να επιβάλλουν κανόνες αποφυγής θέματος [1] [3].
2. Η αποσύνδεση από τα μοντέλα των ιδρυμάτων: Το AppleguardRail API αποσυνδέεται από μοντέλα θεμελίωσης, που σημαίνει ότι μπορεί να χρησιμοποιηθεί ανεξάρτητα χωρίς να επικαλείται απευθείας το μοντέλο Deepseek-R1. Αυτή η ευελιξία επιτρέπει στους προγραμματιστές να αξιολογούν οποιαδήποτε είσοδο κειμένου ή έξοδο έναντι προκαθορισμένων προστατευμάτων, εξασφαλίζοντας σταθερή ασφάλεια σε διαφορετικές εφαρμογές AI [2] [5].
3. Προσαρμόσιμες προστατευτικές μεταφορές: Οι προγραμματιστές μπορούν να δημιουργήσουν πολλαπλά προστατευτικά μηνύματα προσαρμοσμένα σε διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης και να τις εφαρμόσουν στο μοντέλο DeepSeek-R1. Αυτή η προσαρμογή βοηθά στη βελτίωση των εμπειριών των χρηστών και στην τυποποίηση των ελέγχων ασφαλείας στις γενετικές εφαρμογές AI [3].
4. Επιλογές ανάπτυξης: Το μοντέλο Deepseek-R1 μπορεί να αναπτυχθεί μέσω του Amazon Sagemaker Jumpstart ή της αγοράς του Amazon Bedrock. Και στις δύο περιπτώσεις, το ApplyGuardRail API υποστηρίζεται για την εφαρμογή μέτρων ασφαλείας. Ωστόσο, από τις τελευταίες πληροφορίες, μόνο το AppleGuardRail API υποστηρίζεται για αυτές τις αναπτύξεις [1] [3].
5. Διαδικασία εφαρμογής: Για να ενσωματώσει το ApplyGuardRail API με το DeepSeeek-R1, οι προγραμματιστές συνήθως ακολουθούν αυτά τα βήματα:
- Επεξεργασία εισόδου: Οι εισόδους χρήστη υποβάλλονται πρώτα σε επεξεργασία μέσω του ApplyGuardRail API για να ελέγξουν τη συμμόρφωση με τις πολιτικές ασφαλείας.
- Μοντέλο συμπερασμάτων: Εάν η είσοδος περάσει τον έλεγχο του προστατευτικού μέρους, αποστέλλεται στο μοντέλο DeepSeeek-R1 για συμπεράσματα.
- Αξιολόγηση εξόδου: Η έξοδος του μοντέλου αξιολογείται και πάλι έναντι των προστατευτικών μηνυμάτων για να εξασφαλίσει ότι πληροί τα πρότυπα ασφαλείας.
- Χειρισμός αποτελεσμάτων: Εάν είτε η είσοδος είτε η έξοδος αποτύχει στον έλεγχο του προστατευτικού μέρους, επιστρέφεται ένα μήνυμα υποδεικνύοντας τη φύση της παρέμβασης [1] [2].
Οφέλη και συστάσεις
Η ενσωμάτωση του ApplyGuardRail API με το DeepSeek-R1 προσφέρει πολλά οφέλη, συμπεριλαμβανομένης της βελτιωμένης ασφάλειας, της συμμόρφωσης με τις υπεύθυνες πολιτικές AI και τη βελτίωση της εμπειρίας των χρηστών. Το AWS συνιστά έντονα τη χρήση αυτών των προστατευτικών μηνυμάτων για να προσθέσετε ισχυρή προστασία για γενετικές εφαρμογές AI, ειδικά λαμβάνοντας υπόψη την αναδυόμενη φύση του μοντέλου Deepseek-R1 και τις πιθανές ανησυχίες γύρω από την προστασία της ιδιωτικής ζωής και την ασφάλεια των δεδομένων [7].
Συνοπτικά, το ApplyGuardRail API παρέχει ένα ευπροσάρμοστο και ισχυρό εργαλείο για την εξασφάλιση της ασφαλούς ανάπτυξης του μοντέλου DeepSeek-R1, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να εφαρμόσουν προσαρμοσμένα μέτρα ασφαλείας σε διάφορες εφαρμογές AI.
Αναφορές:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-amazon-bedrock-marketplace-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
[2] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-intependent-api.html
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with deepseek
[4] https://www.youtube.com/watch?v=twlbga3x3cq
[5] https://aihub.hkuspace.hku.hk/2024/08/01/use-the-pplyguardrail-api-with-cong-contexts-andpreming-outputs-in-amazon-bedrock/
[6] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as-fully-fully-servernerter-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrails-api-part-1?lang=en