是的，防护栏与大型语言模型 (LLM) 的边缘部署兼容，但它们的实现需要仔细设计以解决资源限制。防护栏是强制执行 LLM 输出的安全性、隐私性或合规性规则的机制，例如过滤有害内容或防止数据泄露。在边缘设备（如智能手机、物联网硬件或本地服务器）上，这些防护栏可以与 LLM 一起运行，以确保输出符合特定标准，而无需依赖云服务。然而，边缘环境通常具有有限的计算能力和内存，因此开发人员必须优化防护栏，以最大限度地减少延迟和资源使用，同时保持有效性。
例如，开发人员在智能手机上部署 LLM 以用于客户服务聊天机器人时，可能会使用基于轻量级正则表达式的过滤器来实现防护栏，以阻止亵渎性语言或个人身份信息 (PII)。另一种方法是运行一个较小的、专门的分类器模型与 LLM 一起标记不安全响应。特定于硬件的优化（如使用 NVIDIA GPU 的 TensorRT 或 Apple 设备的 Core ML）可以帮助减少这些检查的计算开销。在医疗保健应用程序中，边缘部署的 LLM 可能会使用关键字阻止规则来防止讨论未经证实的治疗方法，即使在离线时也能确保符合法规。这些示例表明如何根据边缘部署需求定制防护栏。
在平衡性能和安全性时会出现挑战。边缘设备的功能差异很大——高端智能手机可以处理比低功耗物联网传感器更复杂的防护栏。开发人员可能需要优先考虑关键规则（例如，阻止非法内容）而不是不太紧急的规则（例如，风格指南）以节省资源。诸如缓存频繁的防护栏检查或预处理输入以减少冗余评估之类的技术可以提供帮助。在实际边缘条件下（例如，间歇性连接或波动的 CPU 使用率）测试防护栏对于确保可靠性至关重要。虽然边缘部署增加了复杂性，但精心设计的防护栏可以与 LLM 共存，以满足技术和伦理要求。