การรวมการตรวจสอบ AI ที่เกี่ยวข้องใหม่กับ Deepseek-R1 นั้นเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนที่ช่วยให้คุณตรวจสอบประสิทธิภาพคุณภาพและค่าใช้จ่ายของแอปพลิเคชัน AI ของคุณ นี่คือคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการรวมการรวมนี้:
ขั้นตอนที่ 1: การตั้งค่า DeepSeek-R1 ในพื้นที่
ก่อนอื่นให้แน่ใจว่าคุณมีรุ่น Deepseek-R1 ที่ตั้งค่าไว้ในพื้นที่ โมเดล Deepseek เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมโดยเฉพาะอย่างยิ่งการออกแบบส่วนผสมของ Experts (MOE) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการเปิดใช้งานเฉพาะที่เกี่ยวข้องสำหรับงานเฉพาะ [1] [3]
ขั้นตอนที่ 2: ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
รุ่น Deepseek ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณโดยใช้ OpenAI SDK ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการตรวจสอบด้วย Relic ใหม่ [1]
ขั้นตอนที่ 3: การรวมเข้ากับการตรวจสอบ AI ที่เกี่ยวข้องใหม่
1. ลงทะเบียนหรือเข้าสู่ระบบใหม่: เริ่มต้นด้วยการสมัครใช้งานบัญชี Relic ใหม่หรือเข้าสู่ระบบหากคุณมีอยู่แล้ว ใหม่ Relic เสนอตัวเลือกบัญชีฟรีทำให้สามารถเข้าถึงได้สำหรับการทดสอบและการพัฒนา [1]
2. กำหนดค่าใหม่สำหรับ OpenAI: เนื่องจาก Deepseek ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณจะกำหนดค่าที่ระลึกใหม่ราวกับว่าคุณกำลังรวม OpenAI โดยตรง
- นำทางไปยังการรวมและตัวแทนในบัญชีที่ระลึกใหม่ของคุณ
- ในแถบค้นหาพิมพ์ OpenAI และเลือก
- เลือกภาษาการเขียนโปรแกรมของแอปพลิเคชันของคุณ (เช่น Python, node.js)
- ทำตามกระบวนการ onboarding ที่มีไกด์นำเสนอโดยใหม่ที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือแอปพลิเคชัน AI ของคุณที่สร้างขึ้นด้วย Deepseek [1]
3. เครื่องมือแอปพลิเคชันของคุณ: ใหม่ที่ระลึกให้ตัวแทน APM ที่สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างง่ายดาย ตัวแทนเหล่านี้รวบรวมตัวชี้วัดและข้อมูลเหตุการณ์จากไลบรารี AI และเฟรมเวิร์กช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน AI ของคุณแบบเรียลไทม์ [2] [8]
4. การปรับแต่งพฤติกรรมตัวแทน: เมื่อติดตั้งเอเจนต์คุณสามารถปรับแต่งพฤติกรรมให้เหมาะกับความต้องการของคุณ ซึ่งรวมถึงการเปิดใช้งานหรือปิดการใช้งานคุณสมบัติเช่นการสตรีมและการบันทึกเนื้อหาซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตรวจสอบการโต้ตอบของ AI [5]
5. การตรวจสอบประสิทธิภาพและคุณภาพ: ด้วยการตรวจสอบ AI ที่เกี่ยวข้องใหม่คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตัวชี้วัดที่สำคัญเช่นเวลาตอบสนองคุณภาพโทเค็นที่ใช้และประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน สิ่งนี้ช่วยในการระบุคอขวดและเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันการทำงานโดยรวมของแอปพลิเคชัน AI ของคุณ [10]
6. การเปรียบเทียบแบบจำลองและการเพิ่มประสิทธิภาพ: คุณสมบัติการเปรียบเทียบโมเดลของ Relic ใหม่ช่วยให้คุณประเมินโมเดล AI ที่แตกต่างกันตามประสิทธิภาพคุณภาพและค่าใช้จ่าย สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อตัดสินใจว่าจะเปลี่ยนเป็นรุ่นใหม่เช่น Deepseek-R1 หรือไม่เนื่องจากช่วยในการประเมินผลกระทบต่อแอปพลิเคชันของคุณ [4] [9]
ขั้นตอนที่ 4: สร้างความมั่นใจในความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
เมื่อใช้การตรวจสอบ AI Relic AI ใหม่ให้แน่ใจว่าคุณปฏิบัติตามกฎความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เนื่องจากการตรวจสอบ AI สามารถบันทึกอินพุตและเอาต์พุตรวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลจึงจำเป็นที่จะต้องได้รับความยินยอมจากผู้ใช้และใช้มาตรการป้องกันข้อมูลที่จำเป็น [2]
ขั้นตอนที่ 5: ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกสำหรับนวัตกรรม
ในที่สุดใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการตรวจสอบ AI ที่เกี่ยวข้องใหม่เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและปรับปรุงแอปพลิเคชัน AI ของคุณ ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายคุณสามารถเร่งการยอมรับ AI และได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น [4] [7]
การบูรณาการนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มทัศนวิสัยในสแต็ค AI ของคุณ แต่ยังรองรับธรรมชาติที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek ทำให้ AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและขับเคลื่อนนวัตกรรมที่เร็วขึ้น
การอ้างอิง:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[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/
[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-relic/ai-monitoring
[9] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-o-deepseek
[10] https://newrelic.com/platform/ai-monitoring