API ApplyGuardRail terintegrasi dengan model Deepseek-R1 dengan memberikan kerangka keamanan yang kuat untuk aplikasi AI generatif. Integrasi ini sangat penting untuk memastikan bahwa output model mematuhi kriteria keamanan yang telah ditentukan, seperti mencegah konten berbahaya dan mengevaluasi input terhadap standar keamanan utama.
Fitur utama integrasi
1. Langkah-langkah Keselamatan: API ApplyGuardRail memungkinkan pengembang untuk menerapkan langkah-langkah keselamatan untuk model Deepseek-R1. Ini melibatkan pembuatan pagar yang dapat diterapkan pada input pengguna dan output model untuk memastikan kepatuhan dengan kebijakan keselamatan. Misalnya, pagar pemberi pagar dapat dikonfigurasi untuk menyaring konten berbahaya, mendeteksi informasi sensitif, dan menegakkan aturan penghindaran topik [1] [3].
2. Decoupling dari Model Foundation: ApplyGuardrail API dipisahkan dari model fondasi, yang berarti dapat digunakan secara mandiri tanpa memohon model Deepseek-R1 secara langsung. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang untuk menilai input teks atau output apa pun terhadap pagar yang telah ditentukan, memastikan keamanan yang konsisten di berbagai aplikasi AI [2] [5].
3. Pagar yang dapat disesuaikan: Pengembang dapat membuat beberapa pagar yang disesuaikan untuk berbagai kasus penggunaan dan menerapkannya pada model Deepseek-R1. Kustomisasi ini membantu dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan menstandarkan kontrol keselamatan di seluruh aplikasi AI generatif [3].
4. Opsi Penyebaran: Model Deepseek-R1 dapat digunakan melalui Amazon Sagemaker Jumpstart atau Amazon Bedrock Marketplace. Dalam kedua kasus, API ApplyGuardRail didukung untuk menerapkan langkah -langkah keselamatan. Namun, pada informasi terbaru, hanya ApplyGuardRail API yang didukung untuk penyebaran ini [1] [3].
5. Proses Implementasi: Untuk mengintegrasikan API ApplyGuardrail dengan Deepseek-R1, pengembang biasanya mengikuti langkah-langkah ini:
- Pemrosesan Input: Input pengguna pertama kali diproses melalui API ApplyGuardRail untuk memeriksa kepatuhan dengan kebijakan keselamatan.
- Model Inference: Jika input melewati pemeriksaan pagar pembatas, itu dikirim ke model Deepseek-R1 untuk inferensi.
- Evaluasi Output: Output model kemudian dievaluasi terhadap pagar pembatas lagi untuk memastikannya memenuhi standar keselamatan.
- Penanganan Hasil: Jika input atau output gagal dalam pemeriksaan pagar, pesan dikembalikan menunjukkan sifat intervensi [1] [2].
Manfaat dan Rekomendasi
Mengintegrasikan API ApplyGuardRail dengan Deepseek-R1 menawarkan beberapa manfaat, termasuk keselamatan yang ditingkatkan, kepatuhan terhadap kebijakan AI yang bertanggung jawab, dan pengalaman pengguna yang lebih baik. AWS sangat merekomendasikan menggunakan pagar pembatas ini untuk menambah perlindungan yang kuat untuk aplikasi AI generatif, terutama mengingat sifat yang muncul dari model Deepseek-R1 dan keprihatinan potensial seputar privasi dan keamanan data [7].
Singkatnya, API ApplyGuardRail menyediakan alat yang serba guna dan kuat untuk memastikan penyebaran yang aman dari model Deepseek-R1 dengan memungkinkan pengembang untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang disesuaikan di berbagai aplikasi AI.
Kutipan:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-available-ledrock-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-teapplguardrail-api-with-long-context-inputs-and-streaming-outputs-in-amazon-bedrock/
[6] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/deepseek-r1-odels-now-available-on-aws/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-frice-deepseek-r1-as-fulent-managed-serverless-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrails-api-part-1?lang=en