API-ul ApplyGuardRail se integrează cu modelul DeepSeek-R1, oferind un cadru de siguranță robust pentru aplicații AI generative. Această integrare este crucială pentru a se asigura că rezultatele modelului respectă criterii de siguranță predefinite, cum ar fi prevenirea conținutului dăunător și evaluarea intrărilor la standardele cheie de siguranță.
Caracteristici cheie ale integrării
1. Măsuri de siguranță: API-ul ApplyGuardRail permite dezvoltatorilor să implementeze măsuri de siguranță pentru modelul Deepseek-R1. Aceasta implică crearea de balustrade care pot fi aplicate atât la intrările utilizatorilor, cât și la ieșirile modelului pentru a asigura respectarea politicilor de siguranță. De exemplu, balurile de pază pot fi configurate pentru a filtra conținutul dăunător, a detecta informații sensibile și a aplica regulile de evitare a subiectului [1] [3].
2. Decuplarea de la modelele de fundație: API-ul ApplyGuardRail este decuplat de modelele de fundație, ceea ce înseamnă că poate fi utilizat independent fără a invoca direct modelul Deepseek-R1. Această flexibilitate permite dezvoltatorilor să evalueze orice intrare sau ieșire a textului împotriva unor balustrade predefinite, asigurând o siguranță constantă în diferite aplicații AI [2] [5].
3.. Gardă personalizabilă: Dezvoltatorii pot crea mai multe balustrade adaptate la diferite cazuri de utilizare și le pot aplica la modelul Deepseek-R1. Această personalizare ajută la îmbunătățirea experiențelor utilizatorilor și la standardizarea controalelor de siguranță în aplicațiile AI generative [3].
4. Opțiuni de implementare: Modelul DeepSeek-R1 poate fi implementat prin Amazon Sagemaker Jumpstart sau prin Amazon Bedrock Marketplace. În ambele cazuri, API -ul ApplyGuardrail este acceptat pentru implementarea măsurilor de siguranță. Cu toate acestea, de la cele mai recente informații, numai API -ul ApplyGuardRail este acceptat pentru aceste implementări [1] [3].
5. Procesul de implementare: Pentru a integra API-ul ApplyGuardRail cu DeepSeek-R1, dezvoltatorii urmează de obicei acești pași:
- Procesare de intrare: Intrările utilizatorilor sunt prelucrate mai întâi prin API -ul ApplyGuardRail pentru a verifica dacă este respectarea politicilor de siguranță.
- Inferența modelului: Dacă intrarea trece verificarea de gardă, aceasta este trimisă la modelul DeepSeek-R1 pentru a fi inferență.
- Evaluarea ieșirilor: ieșirea modelului este apoi evaluată din nou împotriva gardelor pentru a se asigura că respectă standardele de siguranță.
- Manipularea rezultatelor: Dacă fie intrarea, fie ieșirea nu reușesc verificarea de paznic, un mesaj este returnat indicând natura intervenției [1] [2].
Beneficii și recomandări
Integrarea API-ului ApplyGuardRail cu DeepSeek-R1 oferă mai multe beneficii, inclusiv siguranță îmbunătățită, respectarea politicilor AI responsabile și îmbunătățirea experienței utilizatorului. AWS recomandă cu tărie utilizarea acestor balustrade pentru a adăuga o protecție robustă pentru aplicațiile AI generative, în special având în vedere natura emergentă a modelului DeepSeek-R1 și preocupările potențiale în ceea ce privește confidențialitatea și securitatea datelor [7].
În rezumat, API-ul ApplyGuardRail oferă un instrument versatil și puternic pentru a asigura implementarea în siguranță a modelului DeepSeek-R1, permițând dezvoltatorilor să implementeze măsuri de siguranță personalizate în diferite aplicații AI.
Citări:
[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-independent-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-streaming-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-Forters-deepseek-r1-as-fully-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzors