Uusi Relic AI -valvonta on ratkaiseva rooli poikkeavuuksien tunnistamisessa Deepseek-R1-malleissa tarjoamalla kattava näkyvyys AI-sovelluspinoon. Tähän sisältyy avaintietojen, kuten suorituskyvyn, latenssin ja kustannusten, seuranta, jotka ovat välttämättömiä mallin suorittamisen ymmärtämiseksi eri olosuhteissa [1] [4] [9]. Näin uusi Relic AI -valvonta auttaa tunnistamaan poikkeavuudet:
1. Reaaliaikainen seuranta: New Relic tarjoaa reaaliaikaisia seurantaominaisuuksia, joiden avulla kehittäjät voivat tarkkailla Deepseek-mallien suorituskykyä niiden toiminnan aikana. Tämä reaaliaikainen näkyvyys on ratkaisevan tärkeä poikkeavuuksien tai odottamattoman käyttäytymisen havaitsemiseksi mallin tuotoksessa tai suorituskyvyssä [3] [9].
2. Syvä jäljitys: alusta tarjoaa syvät jäljet jokaiselle AI -mallin tuottamalle vastaukselle. Tämän jäljityskyvyn avulla käyttäjät voivat nähdä kunkin vastauksen koko elinkaaren alkuperäisestä kehotuksesta kaikkien käsittelyvaiheiden kautta. Tämä yksityiskohtainen näkymä auttaa tunnistamaan, missä poikkeavuuksia voi tapahtua, olipa kyseessä mallin käsittelylogiikassa tai vuorovaikutuksessa muiden sovelluskomponenttien kanssa [6].
3. Poikkeavien ja suuntausten tunnistaminen: Uusi jäännös AI -valvonta yhdistää kaikki AI-vastaukset rullausnäkymään, mikä helpottaa mallin tulosten poikkeamien ja suuntausten tunnistamista. Poikkeamat voivat osoittaa poikkeavuuksia tai odottamattomia käyttäytymisiä, jotka saattavat tarvita lisätutkimuksia [6].
4. Mallin vertailu: New Relicin mallin vertailuominaisuuksien avulla kehittäjät voivat arvioida, kuinka erilaiset mallit, mukaan lukien DeepSeek-R1, suorittaa samanlaisissa olosuhteissa. Tämä auttaa tunnistamaan, mitkä mallit ovat alttiimpia poikkeavuuksille tai mitkä voivat tarjota paremman luotettavuuden ja suorituskyvyn [1] [9].
5. Kustannusten ja suorituskyvyn optimointi: Seuraamalla keskeisiä mittareita, kuten läpimenoaika ja latenssi, kehittäjät voivat optimoida DeepSeek -mallien suorituskyvyn hallinnassa kustannuksia. Tämä optimointiprosessi voi myös paljastaa resurssien käyttöön tai tehokkuuteen liittyviä poikkeavuuksia [3] [9].
Näistä seurantaominaisuuksista huolimatta Deepseek-R1-malleja on kuitenkin tunnistettu merkittävillä turvallisuushaavoilla, mukaan lukien alttius alttiulle vastustuskehotteille ja haitallisen sisällön tuottaminen [5] [8]. Siksi, vaikka uusi jäännös AI -valvonta voi auttaa tunnistamaan operatiiviset poikkeavuudet, näiden tietoturvariskien käsitteleminen vaatii lisätoimenpiteitä, kuten vankka tietoturvasestaus ja poikkeavuuden havaitsemisjärjestelmät [8].
Viittaukset:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
.
.
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepsek-models-locally-and --monitor-activity-7292645533943226369-BTJHHHIVE
.
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
.
.
[9.