Ny relikvie AI-overvågning spiller en afgørende rolle i identificering af anomalier i DeepSeek-R1-modeller ved at give omfattende synlighed i AI-applikationsstakken. Dette inkluderer sporing af nøglemetrik som gennemstrømning, latenstid og omkostninger, som er vigtige for at forstå, hvordan modellen fungerer under forskellige forhold [1] [4] [9]. Her er, hvordan ny Relic AI -overvågning hjælper med at identificere afvigelser:
1. realtidsovervågning: Ny relikvie tilbyder realtidsovervågningsevne, der giver udviklere mulighed for at observere ydelsen af Deepseek-modeller, når de opererer. Denne synlighed i realtid er afgørende for at detektere afvigelser eller uventet opførsel i modellens output eller ydeevne [3] [9].
2. dyb sporing: Platformen giver dybe spor for enhver respons genereret af AI -modellen. Denne sporingsevne giver brugerne mulighed for at se hele livscyklussen for hver respons, fra den indledende prompt gennem alle behandlingsstadier. Denne detaljerede visning hjælper med at identificere, hvor afvigelser kan forekomme, uanset om det er i modellens behandlingslogik eller i interaktion med andre applikationskomponenter [6].
3. Identificering af outliers og tendenser: Ny relikvie AI-overvågning konsoliderer alle AI-svar i en opviklingsvisning, hvilket gør det lettere at identificere outliers og tendenser i modellens output. Outliers kan indikere afvigelser eller uventet opførsel, der muligvis har brug for yderligere undersøgelse [6].
4. Model-sammenligning: Ny Relic's model-sammenligningsmuligheder gør det muligt for udviklere at vurdere, hvordan forskellige modeller, herunder DeepSeek-R1, udføres under lignende forhold. Dette hjælper med at identificere, hvilke modeller der er mere tilbøjelige til anomalier, eller hvilke der kan give bedre pålidelighed og ydeevne [1] [9].
5. Omkostninger og præstationsoptimering: Ved at overvåge nøglemetrik som gennemstrømning og latenstid kan udviklere optimere ydelsen af dybseek -modeller, mens de styrer omkostninger. Denne optimeringsproces kan også afsløre afvigelser relateret til ressourceforbrug eller effektivitet [3] [9].
På trods af disse overvågningskapaciteter er dybseek-R1-modeller blevet identificeret med betydelige sikkerhedssårbarheder, herunder modtagelighed for modstridende promp og generering af skadeligt indhold [5] [8]. Selvom ny Relic AI -overvågning kan hjælpe med at identificere operationelle afvigelser, kræver det at tackle disse sikkerhedsrisici yderligere foranstaltninger såsom robust sikkerhedstest og anomali -detektionssystemer [8].
Citater:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
)
)
)
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-scurity-risici
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-i-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
)