A API Appluguardrail se integra ao modelo Deepseek-R1, fornecendo uma estrutura de segurança robusta para aplicativos de IA generativos. Essa integração é crucial para garantir que as saídas do modelo cumpram os critérios de segurança predefinidos, como impedir o conteúdo prejudicial e avaliar os insumos em relação aos principais padrões de segurança.
Principais recursos da integração
1. Medidas de segurança: A API ApplyGuardRail permite que os desenvolvedores implementem medidas de segurança para o modelo Deepseek-R1. Isso envolve a criação de corrimãos que podem ser aplicados a entradas do usuário e saídas de modelo para garantir a conformidade com as políticas de segurança. Por exemplo, o Guardrails pode ser configurado para filtrar conteúdo prejudicial, detectar informações confidenciais e aplicar regras de prevenção de tópicos [1] [3].
2. Desaparelhamento dos modelos de fundação: A API ApplyGuardRail é dissociada dos modelos de fundação, o que significa que pode ser usado de forma independente, sem invocar o modelo Deepseek-R1 diretamente. Essa flexibilidade permite que os desenvolvedores avaliem qualquer entrada ou saída de texto em relação aos corrimãos predefinidos, garantindo segurança consistente em diferentes aplicações de IA [2] [5].
3. Cuiles de proteção personalizáveis: os desenvolvedores podem criar vários corrimãos adaptados a diferentes casos de uso e aplicá-los ao modelo Deepseek-R1. Essa personalização ajuda a melhorar as experiências do usuário e padronizar os controles de segurança em aplicativos generativos de IA [3].
4. Opções de implantação: O modelo Deepseek-R1 pode ser implantado no Amazon Sagemaker Jumpstart ou pelo Amazon Bedrock Marketplace. Em ambos os casos, a API ApplyGuardRail é suportada para a implementação de medidas de segurança. No entanto, a partir das informações mais recentes, apenas a API ApplyGuardRail é suportada para essas implantações [1] [3].
5. Processo de implementação: Para integrar a API ApplyGuardRail com a Deepseek-R1, os desenvolvedores normalmente seguem estas etapas:
- Processamento de entrada: as entradas do usuário são processadas pela primeira vez através da API ApplyGuardRail para verificar se há conformidade com as políticas de segurança.
- Inferência do modelo: se a entrada passar na verificação do guarda-sol, será enviado para o modelo Deepseek-R1 para inferência.
- Avaliação de saída: a saída do modelo é então avaliada contra os corrimãos novamente para garantir que atenda aos padrões de segurança.
- Manuseio de resultados: se a entrada ou saída falhar na verificação do correio, uma mensagem será retornada indicando a natureza da intervenção [1] [2].
benefícios e recomendações
A integração da API ApplyGuardRail com a Deepseek-R1 oferece vários benefícios, incluindo segurança aprimorada, conformidade com políticas de IA responsáveis e experiência aprimorada do usuário. A AWS recomenda fortemente o uso desses corrimãos para adicionar proteção robusta para aplicativos generativos de IA, especialmente considerando a natureza emergente do modelo Deepseek-R1 e as possíveis preocupações em torno da privacidade e segurança de dados [7].
Em resumo, a APPS APPLGUARDRAIL API fornece uma ferramenta versátil e poderosa para garantir a implantação segura do modelo Deepseek-R1, permitindo que os desenvolvedores implementem medidas de segurança personalizadas em vários aplicativos de IA.
Citações:
[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-iendependent-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-applyguardrail-api-with-long-context-inputs-and-sreaming-atputs-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-eschers-deepseek-r1-as-lyly-managed-erverless-model-rendomends-guardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrails-api-part-1?lang=en