ApplyGuardRail API integreras med Deepseek-R1-modellen genom att tillhandahålla en robust säkerhetsram för generativa AI-applikationer. Denna integration är avgörande för att säkerställa att modellens utgångar följer fördefinierade säkerhetskriterier, såsom att förhindra skadligt innehåll och utvärdera insatser mot viktiga säkerhetsstandarder.
Nyckelfunktioner i integrationen
1. Säkerhetsåtgärder: ApplyGuardRail API gör det möjligt för utvecklare att genomföra säkerhetsåtgärder för Deepseek-R1-modellen. Detta innebär att skapa skyddsräcken som kan tillämpas på både användaringångar och modellutgångar för att säkerställa att säkerhetspolicyn följs. Till exempel kan skyddsräcken konfigureras för att filtrera bort skadligt innehåll, upptäcka känslig information och upprätthålla reglerna för undvikande av ämnen [1] [3].
2. Avkoppling från Foundation-modeller: ApplyGuardRail API är avkopplad från Foundation-modeller, vilket innebär att det kan användas oberoende utan att åberopa Deepseek-R1-modellen direkt. Denna flexibilitet gör det möjligt för utvecklare att bedöma all textinmatning eller utgång mot fördefinierade skyddsräcken, vilket säkerställer en konsekvent säkerhet mellan olika AI -applikationer [2] [5].
3. Anpassningsbara skyddsräcken: Utvecklare kan skapa flera skyddsräcken skräddarsydda för olika användningsfall och tillämpa dem på Deepseek-R1-modellen. Denna anpassning hjälper till att förbättra användarupplevelser och standardisera säkerhetskontroller över generativa AI -applikationer [3].
4. Distributionsalternativ: Deepseek-R1-modellen kan distribueras via Amazon Sagemaker Jumpstart eller Amazonas Bedrock Marketplace. I båda fallen stöds ApplyGuardRail API för att genomföra säkerhetsåtgärder. Från och med den senaste informationen stöds endast ApplyGuardRail API för dessa distributioner [1] [3].
5. Implementeringsprocess: För att integrera ApplyGuardRail API med Deepseek-R1 följer utvecklare vanligtvis dessa steg:
- Ingångsbehandling: Användaringångar behandlas först genom ApplyGuardRail API för att kontrollera om säkerhetspolicyen följs.
- Modellinferens: Om ingången passerar skyddskontrollen skickas den till Deepseek-R1-modellen för slutsats.
- Utvärdering: Modellens utgång utvärderas sedan mot räcken igen för att säkerställa att den uppfyller säkerhetsstandarder.
- Resultathantering: Om antingen ingången eller utgången misslyckas med skyddskontrollen returneras ett meddelande som indikerar interventionens art [1] [2].
Fördelar och rekommendationer
Integrering av ApplyGuardRail API med Deepseek-R1 erbjuder flera fördelar, inklusive förbättrad säkerhet, efterlevnad av ansvarsfull AI-policyer och förbättrad användarupplevelse. AWS rekommenderar starkt att använda dessa skyddsräcken för att lägga till robust skydd för generativa AI-applikationer, särskilt med tanke på den nya karaktären av Deepseek-R1-modellen och potentiella problem kring datasekretess och säkerhet [7].
Sammanfattningsvis tillhandahåller ApplyGuardRail API ett mångsidigt och kraftfullt verktyg för att säkerställa en säker distribution av Deepseek-R1-modellen genom att låta utvecklare implementera anpassade säkerhetsåtgärder över olika AI-applikationer.
Citeringar:
]
[2] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-oberoende-api.html
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[4] https://www.youtube.com/watch?v=twlbga3x3cq
]
]
]
]