Az új Relic AI megfigyelés jelentősen javítja a DeepSeek-R1 modellek teljesítményét azáltal, hogy átfogó láthatóságot és cselekvési betekintést nyújt a működésükhöz. Így éri el ezt:
1. valós idejű teljesítményfigyelés: Az új Relic AI megfigyelés lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy valós időben figyelemmel kísérjék a DeepSeek-R1 modellekre épített alkalmazásokat. Ez magában foglalja a kulcsfontosságú mutatók nyomon követését, például a teljesítményt, a minőséget és a költségeket, lehetővé téve a kérdések gyors azonosítását és megoldását [1] [4].
2. Modell összehasonlítás és optimalizálás: A platform modell-összehasonlító képességeket kínál, amelyek segítenek a vállalkozásoknak a DeepSeek-R1 modellek minőségének, teljesítményének és költségeinek optimalizálásában. Ez a szolgáltatás lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy felmérjék a különböző modellek közötti váltás hatását, biztosítva, hogy a legjobb modellt válasszák saját alkalmazási igényeikhez [4] [7].
3. A végpontok közötti láthatóság: Az új Relic AI monitoring integrálódik az APM 360-hoz, hogy a teljes AI-verem láthatóvá váljon. Ez magában foglalja a szolgáltatásokat, az infrastruktúrát és az AI modelleket, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy valós időben korrelálják az AI alkalmazás teljesítményét az upstream és a downstream trendekkel [10].
4. Mély nyomkövetés és elemzés: A platform mély nyomokat ad minden AI -válaszhoz, így a fejlesztőknek részletes képet adnak az AI alkalmazások működéséről. Ez elősegíti a kérdések külsõ értékeinek, trendeinek és kiváltó okainak azonosítását, a hibaelhárítás hatékonyságát [10].
5. Adatbiztonság és adatvédelem: Az új Relic támogatja az adatok magánéletét azáltal, hogy lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kizárják az érzékeny adatokat a monitorozásból, biztosítva, hogy az AI alkalmazásfigyelés során a személyes azonosítható információk (PII) védelme legyen [11].
6. Költséghatékonyság: A DeepSeek költséghatékony modelljeivel való integrálással az új Relic AI megfigyelés segít csökkenteni az AI fejlesztési költségeit. Betekintést nyújt a tokenhasználatba, amely elengedhetetlen az AI alkalmazási költségek optimalizálásához [4] [11].
Összességében az új Relic AI megfigyelés javítja a DeepSeek-R1 modellek teljesítményét azáltal, hogy átfogó megfigyelhetőségi megoldást kínál, amely egyszerűsíti az AI alkalmazások fejlesztését, telepítését és megfigyelését, miközben biztosítja a megbízhatóságot, a minőséget és a költséghatékonyságot.
Idézetek:
[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-aimonitoring-industry%e2%80%99S-first-apm---ai-ai.
[6] https://blog.devops.dev/aws-observability-tools-for-bedrock--blanguage-models-d732363993fd
[7] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://newrelic.com/blog/ernlog/ai-monitoring-ga
[9] https://www.linkedin.com/posts/gariaro_deploy-deepseek-models-locally-and-monitive-activity-72926455333226369-BTJH
[10] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[11] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-bservability-t--reepseek