„AppGuardrail“ API integruojasi su „Deepseek-R1“ modeliu, pateikdama patikimą saugos sistemą generuojančioms AI programoms. Ši integracija yra labai svarbi užtikrinant, kad modelio išvestys atitiktų iš anksto nustatytus saugos kriterijus, pavyzdžiui, užkirsti kelią kenksmingam turiniui ir įvertinti įvestis pagal pagrindinius saugos standartus.
Pagrindinės integracijos savybės
1. Saugos priemonės: „AppCuardRail“ API leidžia kūrėjams įgyvendinti „Deepseeek-R1“ modelio saugos priemones. Tai apima apsauginių turėklų, kuriuos galima pritaikyti tiek vartotojo įvestims, ir modelio išėjimams, kad būtų užtikrinta saugos politikos laikymasis. Pavyzdžiui, turėklai gali būti sukonfigūruoti filtruoti kenksmingą turinį, aptikti neskelbtiną informaciją ir vykdyti temos vengimo taisykles [1] [3].
2. Šis lankstumas leidžia kūrėjams įvertinti bet kokį teksto įvestį ar išvestį pagal iš anksto nustatytus apsauginius turėklus, užtikrinant nuoseklų saugumą skirtingose AI programose [2] [5].
3. Tinkinami apsauginiai turėklai: Kūrėjai gali sukurti kelis apsauginius turėklus, pritaikytus skirtingiems naudojimo atvejams, ir pritaikyti juos „Deepseeek-R1“ modeliui. Šis pritaikymas padeda pagerinti vartotojų patirtį ir standartizuoti saugos kontrolę generuojančiose AI programose [3].
4. Diegimo parinktys: „Deepseeek-R1“ modelį galima diegti per „Amazon Sagemaker JumpStart“ arba „Amazon Bedrock Marketplace“. Abiem atvejais „AppGuardrail“ API palaikoma saugos priemonėms įgyvendinti. Tačiau, kaip ir naujausia informacija, šiems diegimams palaikoma tik „AppCuardrail“ API [1] [3].
5. Įgyvendinimo procesas: Norėdami integruoti „AppCuardRail“ API su „Deepseeek-R1“, kūrėjai paprastai atlieka šiuos veiksmus:
- Įvesties apdorojimas: Vartotojo įvestys pirmiausia apdorojamos per „AppCuardRail“ API, kad patikrintų, ar atitiktis saugos politikai.
- Modelio išvados: Jei įvestis praeina apsaugovo patikrinimą, jis išsiųstas į „Deepseeek-R1“ modelį, kad būtų galima daryti išvadą.
- Išvesties vertinimas: Tada modelio išvestis vėl vertinama pagal apsauginius turėklus, kad būtų užtikrinta, jog jis atitinka saugos standartus.
- Rezultatų tvarkymas: jei įvestis arba išvestis nepavyksta tikrinti apsauginės reikšmės, grąžinamas pranešimas, nurodantis intervencijos pobūdį [1] [2].
Privalumai ir rekomendacijos
„Applicuardrail“ API integravimas į „Deepseek-R1“ siūlo keletą privalumų, įskaitant sustiprintą saugą, atitikimą atsakingoje AI politikoje ir patobulintą vartotojo patirtį. AWS labai rekomenduoja naudoti šiuos apsauginius turėklus, kad būtų užtikrinta tvirta apsauga nuo generuojamų AI programų, ypač atsižvelgiant į kylantį „Deepseek-R1“ modelio pobūdį ir galimą susirūpinimą dėl duomenų privatumo ir saugumo [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Appliguardrail“ API yra universalus ir galingą įrankį, skirtą užtikrinti saugų „Deepseeek-R1“ modelio diegimą, leisdamas kūrėjams įgyvendinti pritaikytas saugos priemones įvairiose AI programose.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-avable-in-amazon-bedrock-marketplace-and-mazon-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-apleguardrail-api-with-long-context-inputs-and-streaming outputs-in-mazon-bedrock/
[6] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/deepseek-r1-models-now-avable-on-aws/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-hofers-deepseek-r1-s-sull-suleage-serverleress-model-recommends-guardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrails-api-part-1?lang=en
