ApplyGuardRail API интегрируется с моделью DeepSeek-R1, предоставляя надежную структуру безопасности для генеративных приложений искусственного интеллекта. Эта интеграция имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы выходы модели придерживались предопределенных критериев безопасности, таких как предотвращение вредного содержания и оценка входных данных по стандартам безопасности.
Ключевые функции интеграции
1. Меры безопасности: APPI APPLIGRAIL API позволяет разработчикам реализовать меры безопасности для модели DeepSeek-R1. Это включает в себя создание ограждений, которые могут быть применены как к пользовательским входам, так и к выходам моделей, чтобы обеспечить соответствие политикам безопасности. Например, ограждения могут быть настроены для фильтрации вредного контента, обнаружения конфиденциальной информации и обеспечения правил предотвращения тем [1] [3].
2. отделка из моделей фундамента: ApplyGuardRail API отделен из моделей фундамента, что означает, что его можно использовать независимо, не вызывая непосредственно модели DeepSeek-R1. Эта гибкость позволяет разработчикам оценивать любой текстовый ввод или вывод против предопределенных ограждений, обеспечивая постоянную безопасность в различных приложениях ИИ [2] [5].
3. Настраиваемые ограждения: разработчики могут создавать несколько ограждений, адаптированных к различным вариантам использования и применять их к модели DeepSeek-R1. Эта настройка помогает в улучшении опыта пользователя и стандартизации управления безопасностью в приложениях генеративных приложений ИИ [3].
4. Варианты развертывания: модель DeepSeek-R1 может быть развернута через Amazon SageMaker Jumpstart или Amazon Bedrock Marketplace. В обоих случаях API ApplyGuardRail поддерживается для реализации мер безопасности. Однако, по состоянию на последнюю информацию, для этих развертываний поддерживается только ApplicalRail API [1] [3].
5. Процесс реализации: чтобы интегрировать API ApplyGuardRail с DeepSeek-R1, разработчики обычно выполняют эти шаги:
- Обработка ввода: Пользовательские входы сначала обрабатываются через API ApplyGuardRail для проверки соответствия политикам безопасности.
- Вывод модели: если вход проходит проверку ограждения, он отправляется в модель DeepSeek-R1 для вывода.
- Оценка вывода. Затем выход модели снова оценивается по ограждениям, чтобы обеспечить соответствие стандартам безопасности.
- Обработка результатов: если вход или вывод не снят сбой, проверка ограждения возвращается, указывает на характер вмешательства [1] [2].
Преимущества и рекомендации
Интеграция ApplyGuardRail API с DeepSeek-R1 предлагает несколько преимуществ, в том числе повышенную безопасность, соблюдение ответственных политик ИИ и улучшение пользовательского опыта. AWS настоятельно рекомендует использовать эти ограждения, чтобы добавить надежную защиту для генеративных приложений искусственного интеллекта, особенно учитывая возникающий характер модели DeepSeek-R1 и потенциальных проблем, связанных с конфиденциальностью и безопасностью данных [7].
Таким образом, ApplyGuardRail API предоставляет универсальный и мощный инструмент для обеспечения безопасного развертывания модели DeepSeek-R1, позволяя разработчикам внедрять индивидуальные меры безопасности в различных приложениях ИИ.
Цитаты:
[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-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-nows-and-streaming-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/awsfers-deepseek-r1-as-fly-manered-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrails-api-part-1?lang=en