ApplicGuardRail API, üretken AI uygulamaları için sağlam bir güvenlik çerçevesi sağlayarak Deepseek-R1 modeli ile entegre olur. Bu entegrasyon, modelin çıktılarının zararlı içeriği önleme ve girdileri temel güvenlik standartlarına göre değerlendirme gibi önceden tanımlanmış güvenlik kriterlerine bağlı kalmasını sağlamak için çok önemlidir.
Entegrasyonun Temel Özellikleri
1. Güvenlik önlemleri: ApplicGuardRail API, geliştiricilerin Deepseek-R1 modeli için güvenlik önlemleri uygulamalarını sağlar. Bu, güvenlik politikalarına uyumu sağlamak için hem kullanıcı girişlerine hem de model çıktılarına uygulanabilecek korkuluklar oluşturmayı içerir. Örneğin, korkuluklar zararlı içeriği filtrelemek, hassas bilgileri tespit etmek ve konudan kaçınma kurallarını uygulamak için yapılandırılabilir [1] [3].
2. Vakıf modellerinden ayrılma: AppleGuardRail API, temel modellerinden ayrılmıştır, yani Deepseek-R1 modelini doğrudan çağırmadan bağımsız olarak kullanılabilir. Bu esneklik, geliştiricilerin önceden tanımlanmış korkuluklara karşı herhangi bir metin girişini veya çıktısını değerlendirmelerini sağlar ve farklı AI uygulamalarında tutarlı güvenlik sağlar [2] [5].
3. Özelleştirilebilir korkuluklar: Geliştiriciler, farklı kullanım durumlarına göre uyarlanmış birden fazla korkuluk oluşturabilir ve bunları Deepseek-R1 modeline uygulayabilir. Bu özelleştirme, üretken AI uygulamalarında kullanıcı deneyimlerinin geliştirilmesine ve güvenlik kontrollerinin standartlaştırılmasına yardımcı olur [3].
4. Dağıtım Seçenekleri: Deepseek-R1 modeli Amazon Sagemaker Jumpstart veya Amazon Bedrock Marketplace aracılığıyla dağıtılabilir. Her iki durumda da, Güvenlik Önlemlerinin uygulanması için AppliardRail API'sı desteklenir. Bununla birlikte, en son bilgilerden itibaren, bu dağıtımlar için yalnızca ApplyGuardRail API'sını desteklemektedir [1] [3].
5. Uygulama Süreci: ApplicGuardRail API'sını Deepseek-R1 ile entegre etmek için, geliştiriciler genellikle şu adımları izleyin:
- Giriş İşleme: Kullanıcı girişleri ilk olarak güvenlik politikalarına uygunluğu kontrol etmek için ApplicGuardRail API üzerinden işlenir.
- Model çıkarım: Giriş korkuluk kontrolünü geçerse, çıkarım için Deepseek-R1 modeline gönderilir.
- Çıktı Değerlendirmesi: Modelin çıktısı daha sonra güvenlik standartlarını karşıladığından emin olmak için korkuluklara karşı tekrar değerlendirilir.
- Sonuç İşleme: Giriş veya çıkış korkuluk kontrolünde başarısız olursa, müdahalenin doğasını gösteren bir mesaj döndürülür [1] [2].
Avantajlar ve Öneriler
AppliardRail API'sını Deepseek-R1 ile entegre etmek, gelişmiş güvenlik, sorumlu AI politikalarına uyum ve geliştirilmiş kullanıcı deneyimi gibi çeşitli avantajlar sunar. AWS, özellikle Deepseek-R1 modelinin ortaya çıkan doğası ve veri gizliliği ve güvenlik konusundaki potansiyel kaygılar göz önüne alındığında, üretken AI uygulamaları için sağlam koruma eklemek için bu korkulukların kullanılmasını şiddetle tavsiye eder [7].
Özetle, ApplicGuardRail API, geliştiricilerin çeşitli AI uygulamalarında özelleştirilmiş güvenlik önlemleri uygulamalarına izin vererek Deepseek-R1 modelinin güvenli bir şekilde dağıtılmasını sağlamak için çok yönlü ve güçlü bir araç sağlar.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deepseek-r1-model-now-evailable-in-samazon-bedrock-Marketplace-and-samazon-sagemaker-jumpstart/
[2] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-undependent-api.html
[3] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6eve
[4] https://www.youtube.com/watch?v=twlbga3x3cq
[5] https://aihub.hkuspace.hku.hk/2024/08/01/use-the-plyguardrail-api-with-ongontext-inputs ve akış çıkışları-in-amazon-bedrock/
[6] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/deepseek-r1-models-now-evailable-on-aws/
[7] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-sfers-deepseek-r1-as-sle-managed-serverless-model-recommends-suardrails.aspx
[8] https://community.aws/content/2jmml8bpx6u5z3mfg3qvyfuzorr/amazon-bedrock-guardrails-api-part-1?lang=en