ApplyGuardrail API integreres med DeepSeek-R1-modellen ved å gi et robust sikkerhetsramme for generative AI-applikasjoner. Denne integrasjonen er avgjørende for å sikre at modellens utganger holder seg til forhåndsdefinerte sikkerhetskriterier, for eksempel å forhindre skadelig innhold og evaluere innganger mot viktige sikkerhetsstandarder.
Nøkkelfunksjoner ved integrasjon
1. Sikkerhetstiltak: ApplyGuardrail API lar utviklere iverksette sikkerhetstiltak for DeepSeek-R1-modellen. Dette innebærer å lage rekkverk som kan brukes på både brukerinnganger og modellutganger for å sikre samsvar med sikkerhetspolicyene. For eksempel kan rekkverk konfigureres for å filtrere ut skadelig innhold, oppdage sensitiv informasjon og håndheve regler for å unngå emne [1] [3].
2. Avkobling fra Foundation-modeller: ApplyGuardrail API er koblet fra Foundation-modeller, noe som betyr at den kan brukes uavhengig uten å påkalle DeepSeek-R1-modellen direkte. Denne fleksibiliteten gjør det mulig for utviklere å vurdere eventuelle tekstinngang eller utdata mot forhåndsdefinerte rekkverk, noe som sikrer jevn sikkerhet på tvers av forskjellige AI -applikasjoner [2] [5].
3. Tilpassbare rekkverk: Utviklere kan lage flere rekkverk skreddersydd til forskjellige brukssaker og anvende dem på DeepSeek-R1-modellen. Denne tilpasningen hjelper til med å forbedre brukeropplevelser og standardisere sikkerhetskontroller på tvers av generative AI -applikasjoner [3].
4. Distribusjonsalternativer: DeepSeek-R1-modellen kan distribueres gjennom Amazon Sagemaker Jumpstart eller Amazon Bedrock Marketplace. I begge tilfeller støttes ApplyGuardrail API for å implementere sikkerhetstiltak. Imidlertid, som av den siste informasjonen, støttes bare ApplyGuardrail API for disse distribusjonene [1] [3].
5. Implementeringsprosess: For å integrere ApplyGuardrail API med DeepSeek-R1, følger utviklere vanligvis disse trinnene:
- Inngangsbehandling: Brukerinnganger blir først behandlet gjennom ApplyGuardrail API for å se etter samsvar med sikkerhetspolicyene.
- Modellinferanse: Hvis inngangen passerer rekkverksjekken, sendes den til DeepSeek-R1-modellen for inferens.
- Outputevaluering: Modellens utdata blir deretter evaluert mot rekkverkene igjen for å sikre at den oppfyller sikkerhetsstandarder.
- Resultathåndtering: Hvis enten inngangen eller utgangen mislykkes i rekkverket sjekk, returneres en melding som indikerer arten av intervensjonen [1] [2].
fordeler og anbefalinger
Integrering av ApplyGuardrail API med DeepSeek-R1 tilbyr flere fordeler, inkludert forbedret sikkerhet, samsvar med ansvarlig AI-policyer og forbedret brukeropplevelse. AWS anbefaler på det sterkeste å bruke disse rekkverkene for å legge til robust beskyttelse for generative AI-applikasjoner, spesielt med tanke på den nye naturen til DeepSeek-R1-modellen og potensielle bekymringer rundt personvern og sikkerhet og sikkerhet [7].
Oppsummert gir ApplyGuardrail API et allsidig og kraftig verktøy for å sikre sikker distribusjon av DeepSeek-R1-modellen ved å la utviklere iverksette tilpassede sikkerhetstiltak på tvers av forskjellige AI-applikasjoner.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-in-azon-bedrock-marketplace-andazon-sagemaker-jumpstart/
[2] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-e-dependent-api.html
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-depseek
[4] https://www.youtube.com/watch?v=twlbga3x3cq
[5] https://aihub.hkuspace.hku.hk/2024/08/01/use-the-plyGuardrail-api-with-long-context-inputs-and-streaming-utputs-in-azon-bedrock/
[6] https://www.bigdatawire.com/this-nust-in/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-depseek-r1-as-fyly-styred-serverless-model-recleg-guardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrails-api-part-1?lang=en