Hur kan jag integrera ny Relic AI-övervakning med Deepseek-R1

Steg 1: Ställa in Deepseek-R1 lokalt

Först se till att du har en Deepseek-R1-modell inställd lokalt. Deepseek-modellerna är kända för sin innovativa arkitektur, särskilt blandningen av experter (MOE), vilket förbättrar effektiviteten genom att endast aktivera relevanta undermodeller för specifika uppgifter [1] [3].

Steg 2: Använda OpenAI-kompatibelt API

Deepseek-modellerna använder ett OpenAI-kompatibelt API. Detta innebär att du kan integrera dem i din applikation med OpenAI SDK, vilket förenklar övervakningsprocessen med New Relic [1].

Steg 3: Integrering med ny Relic AI -övervakning

1. Registrera dig eller logga in på New Relic: Börja med att registrera dig för ett nytt relikkonto eller logga in om du redan har ett. New Relic erbjuder ett gratis kontoalternativ, vilket gör det tillgängligt för testning och utveckling [1].

2. Konfigurera New Relic för OpenAI: Eftersom DeepSeek använder ett OpenAI-kompatibelt API kommer du att konfigurera New Relic som om du integrerade OpenAI direkt.
- Navigera till integrationer och agenter i ditt nya relikkonto.
- Skriv i sökfältet och välj den.
- Välj din applikationens programmeringsspråk (t.ex. Python, Node.js).
- Följ den guidade onboardingprocessen som tillhandahålls av New Relic för att instrument din AI -applikation byggd med Deepseek [1].

3. Instrument Din ansökan: Ny Relic tillhandahåller APM -agenter som enkelt kan integreras i din applikation. Dessa agenter samlar mätvärden och evenemangsdata från AI-bibliotek och ramverk, så att du kan övervaka din AI-applikations prestanda i realtid [2] [8].

4. Anpassa agentbeteende: När agenten är installerad kan du anpassa dess beteende för att passa dina behov. Detta inkluderar aktivering eller inaktiveringsfunktioner som streaming och innehållsinspelning, som är avgörande för att övervaka AI -interaktioner [5].

5. Övervaka prestanda och kvalitet: Med ny Relic AI -övervakning kan du få insikter i viktiga mätvärden som responstid, kvalitet, tokens som används och infrastrukturprestanda. Detta hjälper till att identifiera flaskhalsar och optimera din AI -applikationens övergripande funktionalitet [10].

6. Modelljämförelse och optimering: New Relics modelljämförelsefunktion gör att du kan utvärdera olika AI -modeller baserat på prestanda, kvalitet och kostnad. Detta är särskilt användbart när du bestämmer sig för att byta till en nyare modell som Deepseek-R1, eftersom det hjälper till att bedöma påverkan på din applikation [4] [9].

Steg 4: Säkerställa datasekretess och säkerhet

När du använder ny Relic AI -övervakning, se till att du följer reglerna om integritetsregler. Eftersom AI -övervakning kan registrera ingångar och utgångar, inklusive personlig information, är det viktigt att få samtycke från användare och genomföra nödvändiga dataskyddsåtgärder [2].

Steg 5: Utnyttja insikter för innovation

Slutligen, använd de insikter som erhållits från ny Relic AI -övervakning för att driva innovation och förbättra dina AI -applikationer. Genom att optimera prestanda och kostnad kan du påskynda AI -antagandet och uppnå en snabbare avkastning på investeringen (ROI) [4] [7].

Denna integration förbättrar inte bara synligheten i din AI-stack utan stöder också den kostnadseffektiva och effektiva karaktären hos Deepseek-modellerna, vilket gör AI mer tillgänglig och driver snabbare innovation.

Citeringar:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-loth
[2] https://docs.newrelic.com/install/ai-monitoring/
[3] https://618media.com/en/blog/integrating-deepseek-r1-into-existing-systems-a-guide/
[4] https://newrelic.com/press-release/20250203
[5] https://docs.newrelic.com/docs/ai-monitoring/customize-agent-ai-monitoring/
]
[7] https://radicalDatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[9] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek
[10] https://newrelic.com/platform/ai-monitoring