O novo monitoramento da Relic AI aprimora significativamente o desempenho dos modelos Deepseek-R1, fornecendo visibilidade abrangente e informações acionáveis sobre sua operação. Veja como isso alcança isso:
1. Monitoramento de desempenho em tempo real: o novo monitoramento da Relic AI permite que os desenvolvedores monitorem aplicativos criados nos modelos Deepseek-R1 em tempo real. Isso inclui rastrear as principais métricas, como desempenho, qualidade e custo, permitir a identificação rápida e a resolução dos problemas [1] [4].
2. Comparação e otimização do modelo: a plataforma oferece recursos de comparação de modelos, que ajudam as empresas a otimizar a qualidade, o desempenho e o custo dos modelos Deepseek-R1. Esse recurso permite que os desenvolvedores avaliem o impacto da alternância entre diferentes modelos, garantindo que eles escolham o melhor modelo para suas necessidades específicas de aplicativos [4] [7].
3. Visibilidade de ponta a ponta: O novo monitoramento da Relic IA se integra ao APM 360 para fornecer visibilidade de ponta a ponta em toda a pilha de IA. Isso inclui serviços, infraestrutura e modelos de IA, permitindo que os desenvolvedores correlacionem o desempenho do aplicativo de IA com tendências a montante e a jusante em tempo real [10].
4. Rastreamento e análise profundos: a plataforma fornece traços profundos para cada resposta de IA, dando aos desenvolvedores uma visão detalhada de como seus aplicativos de IA funcionam. Isso ajuda a identificar outliers, tendências e causas radiculares de questões, tornando a solução de problemas mais eficiente [10].
5. Segurança e privacidade de dados: a nova relínia suporta a privacidade de dados, permitindo que os desenvolvedores excluam dados confidenciais do monitoramento, garantindo que as informações identificáveis pessoais (PII) sejam protegidas durante o monitoramento de aplicativos de IA [1] [11].
6. Eficiência de custos: Ao integrar os modelos econômicos da Deepseek, o novo monitoramento da IA relíquia ajuda a reduzir os custos de desenvolvimento da IA. Ele fornece informações sobre o uso de token, o que é crucial para otimizar os custos de aplicativo de IA [4] [11].
No geral, o novo monitoramento da IA Relic aprimora o desempenho dos modelos Deepseek-R1, oferecendo uma solução abrangente de observabilidade que simplifica o desenvolvimento, a implantação e o monitoramento de aplicativos de IA, garantindo confiabilidade, qualidade e efetividade de custo.
Citações:
[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-support-deepseek-4237?mode=date
[4] https://newrelic.com/press-release/20250203
[5] https://www.businesswire.com/news/home/20240423849633/en/new-relic-enhances-ai-monitoring-industry%E2%80%99s-First-Apm-for-Ai
[6] https://blog.devops.dev/aws-observability-tools-for-bedrock-large-language-models-d732363993fd
[7] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[9] https://www.linkedin.com/postss/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-ativity-7292645533943226369-btjh
[10] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[11] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek