การรวมการตรวจสอบ AI ที่ระลึกใหม่กับ Deepseek-R1 นำเสนอประโยชน์ที่สำคัญหลายประการที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพความน่าเชื่อถือและความคุ้มค่าของแอปพลิเคชัน AI นี่คือข้อได้เปรียบหลักของการรวมนี้:
1. การมองเห็นที่ครอบคลุมและการตรวจสอบประสิทธิภาพ: ใหม่ของที่ระลึกให้มุมมองที่กว้างขวางของแอปพลิเคชันสแต็ก AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตรวจสอบตัวชี้วัดที่สำคัญเช่นปริมาณงานเวลาแฝงและค่าใช้จ่ายตามเวลาจริง ทัศนวิสัยที่ครอบคลุมนี้ช่วยในการระบุและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็วทำให้มั่นใจได้ว่าประสิทธิภาพสูงและความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน AI ที่สร้างด้วย Deepseek-R1 [1] [4] [9]
2. การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน: Deepseek-R1 เป็นที่รู้จักกันดีในด้านสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและเมื่อรวมกับความสามารถในการตรวจสอบของ Relic ใหม่จะนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้โทเค็นและตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนอื่น ๆ สิ่งนี้ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนการพัฒนา AI และการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการจัดสรรทรัพยากร [1] [4]
3. การเปรียบเทียบแบบจำลองและการเลือก: การตรวจสอบ AI ของ Relic ใหม่รวมถึงคุณสมบัติการเปรียบเทียบแบบจำลองที่ช่วยให้นักพัฒนาประเมินประสิทธิภาพและผลกระทบค่าใช้จ่ายของโมเดล AI ที่แตกต่างกันรวมถึง Deepseek-R1 ความสามารถนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถสลับระหว่างโมเดลได้อย่างมั่นใจตามความต้องการเฉพาะของพวกเขาเพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขาจะปรับใช้โมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชัน [1] [4] [7]
4. การปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว: การรวมสนับสนุนความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยอนุญาตให้นักพัฒนาไม่รวมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากการตรวจสอบ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) และข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอื่น ๆ ได้รับการปกป้องในขณะที่ยังคงให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน AI [1] [9]
5. นวัตกรรมเร่งความเร็วและ ROI: โดยการทำให้การรวม AI ง่ายขึ้นและให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนที่เร็วขึ้น (ROI) โดยใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงและมีประสิทธิภาพสูง [4] [7]
6. การประกันความน่าเชื่อถือและการปรับปรุงคุณภาพ: ความสามารถในการตรวจสอบของ Relic ใหม่ช่วยในการระบุและบรรเทาปัญหาด้านคุณภาพเช่นอคติความเป็นพิษและการปฏิเสธในการตอบสนอง AI สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชัน AI รักษาคุณภาพและความน่าเชื่อถือสูงซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความไว้วางใจและความพึงพอใจของผู้ใช้ [1] [10] [11]
โดยรวมแล้วการรวมการตรวจสอบ AI ที่ระลึกใหม่กับ Deepseek-R1 เป็นชุดเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับธุรกิจในการนำทางภูมิทัศน์ AI ที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพทำให้มั่นใจได้ว่าการดำเนินงาน AI ที่มีประสิทธิภาพเชื่อถือได้และคุ้มค่า
การอ้างอิง:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[2] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-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-deepseek?4b77e0b0_page=13
[6] https://jp.linkedin.com/in/ryanwmchan/ja
[7] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://www.linkedin.com/posts/ameliedeltombe_deepseek-ais-r1-model-represents-a-signeger-activity-7290347259228037120-kw1qqqq
[9] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-o-deepseek
[10] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[11] https://newrelic.com/platform/ai-monitoring