การตรวจสอบ AI ที่ระลึกใหม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek-R1 อย่างมีนัยสำคัญโดยให้การมองเห็นที่ครอบคลุมและข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ในการดำเนินงานของพวกเขา นี่คือวิธีที่มันประสบความสำเร็จ:
1. การตรวจสอบประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์: การตรวจสอบ AI Relic AI ใหม่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตรวจสอบแอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นบนโมเดล Deepseek-R1 แบบเรียลไทม์ ซึ่งรวมถึงการติดตามตัวชี้วัดที่สำคัญเช่นประสิทธิภาพคุณภาพและค่าใช้จ่ายทำให้สามารถระบุตัวตนได้อย่างรวดเร็วและการแก้ไขปัญหา [1] [4]
2. การเปรียบเทียบแบบจำลองและการเพิ่มประสิทธิภาพ: แพลตฟอร์มมีความสามารถในการเปรียบเทียบแบบจำลองซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายของรุ่น Deepseek-R1 คุณลักษณะนี้ช่วยให้นักพัฒนาประเมินผลกระทบของการสลับระหว่างโมเดลที่แตกต่างกันเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการแอปพลิเคชันเฉพาะ [4] [7]
3. การมองเห็นแบบ end-to-end: การตรวจสอบ AI Relic ใหม่รวมกับ APM 360 เพื่อให้การมองเห็นแบบ end-to-end ทั่วทั้งสแต็ค AI ทั้งหมด ซึ่งรวมถึงบริการโครงสร้างพื้นฐานและโมเดล AI ช่วยให้นักพัฒนามีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชัน AI กับแนวโน้มต้นน้ำและดาวน์สตรีมแบบเรียลไทม์ [10]
4. การติดตามและการวิเคราะห์ที่ลึก: แพลตฟอร์มให้ร่องรอยลึกสำหรับการตอบสนอง AI ทุกครั้งทำให้นักพัฒนาได้รับมุมมองโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของแอพพลิเคชั่น AI ของพวกเขา สิ่งนี้ช่วยในการระบุค่าผิดปกติแนวโน้มและสาเหตุของปัญหาทำให้การแก้ไขปัญหามีประสิทธิภาพมากขึ้น [10]
5. ความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว: Relic ใหม่สนับสนุนความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยอนุญาตให้นักพัฒนาไม่รวมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากการตรวจสอบเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) ได้รับการคุ้มครองในระหว่างการตรวจสอบแอปพลิเคชัน AI [1] [11]
6. ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: การรวมกับโมเดลที่ประหยัดต้นทุนของ Deepseek การตรวจสอบ AI Relic AI ใหม่ช่วยลดต้นทุนการพัฒนา AI มันให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้โทเค็นซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับค่าใช้จ่ายแอปพลิเคชัน AI ให้เหมาะสม [4] [11]
โดยรวมแล้วการตรวจสอบ AI Relic AI ใหม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek-R1 โดยนำเสนอโซลูชันการสังเกตที่ครอบคลุมซึ่งทำให้การพัฒนาการปรับใช้และการตรวจสอบแอปพลิเคชัน AI ง่ายขึ้นในขณะที่สร้างความมั่นใจในความน่าเชื่อถือคุณภาพและความคุ้มค่า
การอ้างอิง:
[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-for-for-for-for-for
[6] https://blog.devops.dev/aws-observability-tools-for-bedrock-large-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/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-activity-7292645533943226369-btjh
[10] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[11] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-o-deepseek