Nowe monitorowanie AI Relic znacznie zwiększa wydajność modeli Deepseek-R1, zapewniając kompleksową widoczność i przydatne wgląd w ich działanie. Oto jak to osiągnie:
1. Monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym: Nowe monitorowanie AI Relic pozwala programistom monitorowanie aplikacji zbudowanych na modelach DeepSeek-R1 w czasie rzeczywistym. Obejmuje to śledzenie kluczowych wskaźników, takich jak wydajność, jakość i koszt, umożliwianie szybkiej identyfikacji i rozwiązywania problemów [1] [4].
2. Porównanie i optymalizacja modelu: platforma oferuje możliwości porównywania modeli, które pomagają przedsiębiorstwom optymalizować jakość, wydajność i koszty modeli Deepseek-R1. Ta funkcja pozwala programistom ocenić wpływ przełączania między różnymi modelami, zapewniając, że wybiorą najlepszy model dla swoich konkretnych potrzeb aplikacji [4] [7].
3. Widoczność kompleksowa: Nowe monitorowanie AI Relic integruje się z APM 360, aby zapewnić widoczność kompleksową na całym stosie AI. Obejmuje to usługi, infrastrukturę i modele AI, umożliwiając programistom skorelowanie wydajności aplikacji AI z trendami w czasie rzeczywistym [10].
4. Głębokie śledzenie i analiza: platforma zapewnia głębokie ślady dla każdej odpowiedzi AI, co daje programistom szczegółowy obraz działania ich aplikacji AI. Pomaga to w identyfikowaniu wartości odstających, trendów i pierwotnych przyczyn problemów, dzięki czemu rozwiązywanie problemów jest bardziej wydajne [10].
5. Bezpieczeństwo danych i prywatność: Nowa relikwia obsługuje prywatność danych, umożliwiając programistom wykluczenie poufnych danych z monitorowania, zapewniając, że osobiste informacje możliwe do zidentyfikowania (PII) są chronione podczas monitorowania aplikacji AI [1] [11].
6. Wydajność kosztowa: Integrując z opłacalnymi modelami Deepseek, nowe monitorowanie AI reliktów pomaga obniżyć koszty rozwoju sztucznej inteligencji. Zapewnia wgląd w użycie tokenów, co ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji kosztów aplikacji AI [4] [11].
Ogólnie rzecz biorąc, nowe monitorowanie AI Relic poprawia wydajność modeli DeepSeek-R1, oferując kompleksowe rozwiązanie obserwowalności, które upraszcza rozwój, wdrażanie i monitorowanie aplikacji AI, jednocześnie zapewniając niezawodność, jakość i opłacalność.
Cytaty:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[2] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/performance-monitoring-newrelic-ai
[3] https://learn.odoo.com/groups/in-5/new-relic-extends-its-ai-monitoring-to-ppport-deepseek-4237?mode=Date
[4] https://newrelic.com/press-release/20250203
[5] https://www.businesswire.com/news/home/20240423849633/en/new-relic-enhance-ai-monitoring-industry%E2%80%999s-first-apm-for-ai
[6] https://blog.devops.dev/aws-observability-tools-for-bedrock-language-models-D732363993fd
[7] https://radicalDatasciience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[9] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-aktywność-7292645533943226369-btjh
[10] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[11] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-deepseek