用于 PII 检测和脱敏的 OpenAI privacy-filter 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出

发布于: 2026年7月13日

今天，AWS 宣布在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出 privacy-filter，进一步扩展了面向 AWS 客户的基础模型产品组合。这款来自 OpenAI 的模型是一个双向 Token 分类模型，用于文本中的个人身份信息（PII）检测与脱敏，使客户能够在 AWS 基础设施上构建数据清洗工作流程。

Privacy-filter 运行速度快、具备上下文感知能力且可调优，专为团队可在本地运行的高吞吐量数据清洗工作流程而设计。它通过单次前向传递对输入序列进行标注，并且能够检测各种类别的 PII，包括账号、地址、电子邮件地址、姓名、电话号码、URL、日期和机密信息。 

借助 SageMaker JumpStart，客户只需点击几下即可部署该模型，以解决其特定的人工智能使用案例。要开始使用该模型，请导航到 SageMaker Studio 的“模型”部分，或使用 SageMaker Python SDK 将模型部署到您的 AWS 账户。有关在 SageMaker JumpStart 中部署和使用基础模型的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 文档。