Nieuwe Relic AI-monitoring speelt een cruciale rol bij het identificeren van anomalieën in deepseek-R1-modellen door uitgebreide zichtbaarheid te bieden in de AI-applicatiestapel. Dit omvat het bijhouden van belangrijke statistieken zoals doorvoer, latentie en kosten, die essentieel zijn om te begrijpen hoe het model presteert onder verschillende omstandigheden [1] [4] [9]. Dit is hoe New Relic AI -monitoring helpt bij het identificeren van anomalieën:
1. Real-time monitoring: New Relic biedt realtime monitoringmogelijkheden waarmee ontwikkelaars de prestaties van DeepSeek-modellen kunnen observeren terwijl ze werken. Deze realtime zichtbaarheid is cruciaal voor het detecteren van anomalieën of onverwacht gedrag in de output of prestaties van het model [3] [9].
2. Diep tracering: het platform biedt diepe sporen voor elke respons die door het AI -model is gegenereerd. Met deze traceermogelijkheid kunnen gebruikers de hele levenscyclus van elke reactie zien, van de initiële prompt via alle fasen van de verwerking. Deze gedetailleerde weergave helpt bij het identificeren waar anomalieën kunnen optreden, of het nu in de verwerkingslogica van het model is of in interacties met andere applicatiecomponenten [6].
3. Identificatieverschenders en trends: Nieuw relikwie AI Monitoring Consolideert alle AI-reacties in een oplostweergave, waardoor het gemakkelijker is om uitbijters en trends in de output van het model te identificeren. Uitbijters kunnen afwijkingen of onverwacht gedrag aangeven dat mogelijk verder onderzoek nodig heeft [6].
4. Modelvergelijking: de modelvergelijkingsmogelijkheden van New Relic stellen ontwikkelaars in staat om te beoordelen hoe verschillende modellen, waaronder Deepseek-R1, onder vergelijkbare omstandigheden presteren. Dit helpt bij het identificeren van welke modellen meer vatbaar zijn voor afwijkingen of die mogelijk een betere betrouwbaarheid en prestaties bieden [1] [9].
5. Kosten- en prestatie -optimalisatie: door het bewaken van belangrijke statistieken zoals doorvoer en latentie, kunnen ontwikkelaars de prestaties van DeepSeek -modellen optimaliseren en tegelijkertijd kosten beheren. Dit optimalisatieproces kan ook anomalieën onthullen die verband houden met het gebruik van hulpbronnen of efficiëntie [3] [9].
Ondanks deze monitoringmogelijkheden zijn echter diepe-R1-modellen geïdentificeerd met significante beveiligingskwetsbaarheden, waaronder vatbaarheid voor tegenstanders en het genereren van schadelijke inhoud [5] [8]. Hoewel nieuwe RELIC AI -monitoring kan helpen bij het identificeren van operationele afwijkingen, vereist het aanpakken van deze beveiligingsrisico's daarom aanvullende maatregelen zoals robuuste beveiligingstests en anomaliedetectiesystemen [8].
Citaten:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-Model-handle-outofdistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoringing
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_de implemente-deepseek-models-locally-and-monitor-activity-72926455533943226369-btjh
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risico's
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoringing
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extend-observability-to-Deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observabiliteit-solution-for-deepeek-ai-onitoring-8689063