Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jak nové monitorování AI Relic pomáhá při identifikaci anomálií v modelech DeepSeek-R1


Jak nové monitorování AI Relic pomáhá při identifikaci anomálií v modelech DeepSeek-R1


Nové monitorování AI Relic hraje klíčovou roli při identifikaci anomálií v modelech DeepSeek-R1 tím, že poskytuje komplexní viditelnost do zásobníku aplikací AI. To zahrnuje sledovací klíčové metriky, jako je propustnost, latence a náklady, které jsou nezbytné pro pochopení toho, jak model funguje za různých podmínek [1] [4] [9]. Zde je způsob, jak nové monitorování AI Relic pomáhá při identifikaci anomálií:

1. Monitorování v reálném čase: New Relic nabízí schopnosti monitorování v reálném čase, které vývojářům umožňují pozorovat výkon modelů Deepseek při provozu. Tato viditelnost v reálném čase je zásadní pro detekci anomálií nebo neočekávaného chování ve výstupu nebo výkonu modelu [3] [9].

2. Deep Tracing: Platforma poskytuje hluboké stopy pro každou odpověď generovanou modelem AI. Tato schopnost sledování umožňuje uživatelům vidět celý životní cyklus každé odpovědi, z počáteční výzvy ve všech fázích zpracování. Tento podrobný pohled pomáhá při identifikaci, kde by se mohly objevit anomálie, ať už je to v logice zpracování modelu nebo v interakcích s jinými aplikačními složkami [6].

3. Identifikace odlehlých hodnot a trendů: Nové monitorování AI Relic Konsoliduje všechny odpovědi AI do pohledu na shrnutí, což usnadňuje identifikaci odlehlých hodnot a trendů ve výstupech modelu. Odlehlé hodnoty mohou naznačovat anomálie nebo neočekávané chování, které by mohlo vyžadovat další vyšetřování [6].

4. Srovnání modelu: Modelové porovnávací schopnosti New Relic umožňují vývojářům posoudit, jak různé modely, včetně DeepSeek-R1, provádějí za podobných podmínek. To pomáhá identifikovat, které modely jsou náchylnější k anomáliím nebo které by mohly nabídnout lepší spolehlivost a výkon [1] [9].

5. Optimalizace nákladů a výkonu: Sledováním klíčových metrik, jako je propustnost a latence, mohou vývojáři optimalizovat výkon modelů DeepSeek při správě nákladů. Tento proces optimalizace může také odhalit anomálie související s využitím nebo účinností zdrojů [3] [9].

Navzdory těmto monitorovacím schopnostem však byly modely DeepSeek-R1 identifikovány s významnými bezpečnostními zranitelnostmi, včetně náchylnosti k kontradiktorním výzvám a generování škodlivého obsahu [5] [8]. Proto, zatímco nové monitorování AI Relic může pomoci identifikovat provozní anomálie, řešení těchto bezpečnostních rizik vyžaduje další opatření, jako je robustní bezpečnostní testování a detekční systémy anomálie [8].

Citace:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks--model-handle-outofdistribution-inputsus
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally and-monitor-with-new-relic-imonitor
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally and-monitor-Activity-729264553943226369-btjh
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek--model-a-pandoras-box-of-security-risks
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-axtends-orservability-to-eepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabIlities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-inTroduces-Observability-solution-for-deepseek-imonitor-8689063