يتضمن دمج مراقبة Relic AI الجديدة مع DeepSeek-R1 عدة خطوات تساعدك على مراقبة أداء وجودة وتكلفة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. إليك دليل مفصل حول كيفية تحقيق هذا التكامل:
الخطوة 1: إعداد Deepseek-R1 محليًا
أولاً ، تأكد من أن لديك نموذج DeepSeek-R1 تم إعداده محليًا. تشتهر نماذج Deepseek ببرنامجها المبتكر ، وخاصة تصميم خليط الخبراء (MOE) ، مما يعزز الكفاءة عن طريق تنشيط النماذج الفرعية ذات الصلة فقط لمهام محددة [1] [3].
الخطوة 2: استخدام API المتوافق مع OpenAI
تستخدم نماذج Deepseek واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. هذا يعني أنه يمكنك دمجها في التطبيق الخاص بك باستخدام Openai SDK ، مما يبسط عملية المراقبة باستخدام Relic New [1].
الخطوة 3: الاندماج مع مراقبة Relic AI الجديدة
1. قم بالتسجيل أو تسجيل الدخول إلى New Relic: ابدأ بالتسجيل للحصول على حساب Relic جديد أو تسجيل الدخول إذا كان لديك بالفعل حساب. يوفر New Relic خيار حساب مجاني ، مما يجعله في متناول الاختبار والتطوير [1].
2. تكوين Relic الجديد لـ Openai: نظرًا لأن Deepseek يستخدم واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI ، فسوف تقوم بتكوين Relic New كما لو كنت تدمج Openai مباشرة.
- انتقل إلى عمليات التكامل والوكلاء في حساب Relic الجديد الخاص بك.
- في شريط البحث ، اكتب Openai وحدده.
- اختر لغة البرمجة الخاصة بالتطبيق (على سبيل المثال ، Python ، Node.js).
- اتبع عملية الإرشاد الموجهة على متن الطائرة التي توفرها New Relic لأداة تطبيق AI الخاص بك المصممة باستخدام Deepseek [1].
3. أداة تطبيقك: توفر New Relic وكلاء APM يمكن دمجها بسهولة في تطبيقك. تقوم هذه الوكلاء بجمع المقاييس وبيانات الأحداث من مكتبات ومكتبات الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح لك مراقبة أداء تطبيق الذكاء الاصطناعى في الوقت الفعلي [2] [8].
4. تخصيص سلوك الوكيل: بمجرد تثبيت الوكيل ، يمكنك تخصيص سلوكه لتناسب احتياجاتك. ويشمل ذلك تمكين أو تعطيل ميزات مثل البث وتسجيل المحتوى ، والتي تعد حاسمة لمراقبة تفاعلات الذكاء الاصطناعي [5].
5. مراقبة الأداء والجودة: مع مراقبة Relic AI الجديدة ، يمكنك الحصول على رؤى في المقاييس الرئيسية مثل وقت الاستجابة والجودة والرموز المستخدمة وأداء البنية التحتية. هذا يساعد في تحديد الاختناقات وتحسين الوظائف الشاملة لتطبيق الذكاء الاصطناعي [10].
6. مقارنة النموذج والتحسين: تتيح لك ميزة مقارنة نموذج New Relic تقييم نماذج الذكاء الاصطناعى المختلفة بناءً على الأداء والجودة والتكلفة. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص عند تحديد ما إذا كان سيتم التبديل إلى نموذج أحدث مثل DeepSeek-R1 ، لأنه يساعد في تقييم التأثير على التطبيق الخاص بك [4] [9].
الخطوة 4: ضمان خصوصية البيانات والأمان
عند استخدام مراقبة Relic AI الجديدة ، تأكد من امتثال لوائح خصوصية البيانات. نظرًا لأن مراقبة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تسجل المدخلات والمخرجات ، بما في ذلك المعلومات الشخصية ، فمن الضروري الحصول على موافقة المستخدمين وتنفيذ تدابير حماية البيانات اللازمة [2].
الخطوة 5: الاستفادة من رؤى للابتكار
أخيرًا ، استخدم الأفكار المكتسبة من مراقبة Relic AI الجديدة لدفع الابتكار وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال تحسين الأداء والتكلفة ، يمكنك تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي وتحقيق عائد أسرع على الاستثمار (ROI) [4] [7].
هذا التكامل لا يعزز فقط الرؤية في مكدس الذكاء الاصطناعى الخاص بك ، بل يدعم أيضًا الطبيعة الفعالة والفعالة من حيث التكلفة لنماذج Deepseek ، مما يجعل منظمة العفو الدولية أكثر سهولة وقيادة الابتكار بشكل أسرع.
الاستشهادات:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-trielic/deploy-deepseek-models-locally--monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[2] https://docs.newrelic.com/install/ai-monitoring/
[3]
[4] https://newrelic.com/press-release/20250203
[5]
[6] https://learn.odoo.com/groups/in-5/new-relic-extends-its-ai-monitoring-to-support-deepseek-4237؟mode=date
[7] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://newrelic.com/blog/how-to-trielic/ai-monitoring
[9] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observable-to-deepeek
[10] https://newrelic.com/platform/ai-monitoring