يوفر دمج مراقبة Relic AI الجديدة مع DeepSeek-R1 العديد من الفوائد الرئيسية التي تعزز أداء وموثوقية وفعالية التكلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي المزايا الرئيسية لهذا التكامل:
1. تساعد هذه الرؤية الشاملة في تحديد القضايا وحلها بسرعة ، وضمان الأداء العالي والموثوقية لتطبيقات الذكاء الاصطناعى المصممة باستخدام Deepseek-R1 [1] [4] [9].
2. تحسين التكلفة: تشتهر Deepseek-R1 ببرندتها الفعالة من حيث التكلفة ، وعندما يتم دمجها مع قدرات رصد New Relic ، فإنه يقدم نظرة ثاقبة على استخدام الرمز المميز والمقاييس الأخرى المتعلقة بالتكلفة. هذا يساعد في تحسين تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي واتخاذ قرارات مستنيرة حول تخصيص الموارد [1] [4].
3. مقارنة النموذج واختياره: تتضمن مراقبة AI New Relic ميزات مقارنة النماذج التي تسمح للمطورين بتقييم الأداء والتكلفة المترتبة على نماذج الذكاء الاصطناعى المختلفة ، بما في ذلك DeepSeek-R1. تمكن هذه القدرة الشركات من التبديل بثقة بين النماذج بناءً على احتياجاتها المحددة ، مما يضمن نشر النماذج الأنسب لتطبيقاتها [1] [4] [7].
4. تعزيز أمان البيانات والخصوصية: يدعم التكامل خصوصية البيانات من خلال السماح للمطورين باستبعاد البيانات الحساسة من المراقبة. هذا يضمن أن المعلومات الشخصية القابلة للتعريف (PII) والبيانات الحساسة الأخرى محمية مع الاستمرار في توفير رؤى شاملة في أداء تطبيق الذكاء الاصطناعي [1] [9].
5. الابتكار المتسارع والعائد على الاستثمار: من خلال تبسيط تكامل الذكاء الاصطناعى وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ ، فإن مجموعة Relic و Deepseek-R1 الجديدة تسريع الابتكار والنشر. يمكّن ذلك الشركات من تحقيق عائد أسرع على الاستثمار (ROI) من خلال الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعى الفعالة من حيث التكلفة وعالية الأداء [4] [7].
6. ضمان الموثوقية وتحسين الجودة: تساعد قدرات مراقبة New Relic في تحديد وتخفيف قضايا الجودة مثل التحيز والسمية والسلبية في استجابات الذكاء الاصطناعي. هذا يضمن أن تطبيقات الذكاء الاصطناعى تحافظ على جودة وموثوقية عالية ، وهو أمر بالغ الأهمية للحفاظ على ثقة المستخدم ورضاها [1] [10] [11].
بشكل عام ، يوفر دمج مراقبة Relic AI الجديدة مع DeepSeek-R1 مجموعة أدوات قوية للشركات للتنقل في المشهد المعقد AI بشكل فعال ، وضمان عمليات الذكاء الاصطناعي الفعالة والموثوقة والفعالة من حيث التكلفة.
الاستشهادات:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-trielic/deploy-deepseek-models-locally--monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[2] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepeek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments
[3] https://www.reddit.com/r/devops/comments/1jcym3x/k8s_monitoring_costs_is_exploding_at_my_startup/
[4] https://newrelic.com/press-release/20250203
[5] https://latenode.com/integrations/ai-deepeek؟4b7e0b0_page=13
[6] https://jp.linkedin.com/in/ryanwmchan/ja
[7] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://www.linkedin.com/posts/ameleiledeltombe_deepseek-iis-r1-model-trepresents-a-sclificant-activity-7290347259228037120-kw1q
[9] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observable-to-deepeek
[10] https://newrelic.com/blog/how-to-trielic/ai-monitoring
[11] https://newrelic.com/platform/ai-monitoring