Die neue Relikt-KI-Überwachung spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung von Anomalien in Deepseek-R1-Modellen, indem sie umfassende Sichtbarkeit in den AI-Anwendungsstapel verleiht. Dies beinhaltet die Verfolgung von Schlüsselkennzahlen wie Durchsatz, Latenz und Kosten, die für das Verständnis des Modells unter verschiedenen Bedingungen unerlässlich sind [1] [4] [9]. So hilft die neue Relikt -KI -Überwachung bei der Identifizierung von Anomalien:
1. Echtzeitüberwachung: New Relic bietet Echtzeitüberwachungsfunktionen, mit denen Entwickler die Leistung von Deepseek-Modellen während des Betriebs beobachten können. Diese Echtzeit-Sichtbarkeit ist entscheidend für die Erkennung von Anomalien oder unerwartetem Verhalten in der Ausgabe oder Leistung des Modells [3] [9].
2. Deep Tracing: Die Plattform bietet tiefe Spuren für jede vom KI -Modell erzeugte Antwort. Mit dieser Nachverfolgungsfunktion können Benutzer den gesamten Lebenszyklus jeder Antwort von der anfänglichen Eingabeaufforderung über alle Verarbeitungsstufen sehen. Diese detaillierte Ansicht hilft bei der Ermittlung, wo Anomalien auftreten können, ob sie in der Verarbeitungslogik des Modells oder in Interaktionen mit anderen Anwendungskomponenten liegt [6].
3. Identifizieren von Ausreißern und Trends: Neue Reliktüberwachung konsolidiert alle AI-Antworten in eine Roll-up-Ansicht und erleichtert es, Ausreißer und Trends in den Ausgaben des Modells zu identifizieren. Ausreißer können Anomalien oder unerwartetes Verhalten angeben, die möglicherweise weitere Untersuchungen erfordern [6].
4. Modellvergleich: Die Modellvergleichsfunktionen von New Relic ermöglichen es den Entwicklern, zu bewerten, wie unterschiedliche Modelle, einschließlich Deepseek-R1, unter ähnlichen Bedingungen abschneiden. Dies hilft bei der Ermittlung, welche Modelle anfälliger für Anomalien sind oder welche möglicherweise eine bessere Zuverlässigkeit und Leistung bieten könnten [1] [9].
5. Kosten- und Leistungsoptimierung: Durch die Überwachung wichtiger Metriken wie Durchsatz und Latenz können Entwickler die Leistung von Deepseek -Modellen optimieren und gleichzeitig die Kosten verwalten. Dieser Optimierungsprozess kann auch Anomalien aufzeigen, die sich auf den Ressourcenverbrauch oder die Effizienz beziehen [3] [9].
Trotz dieser Überwachungsfunktionen wurden Deepseek-R1-Modelle mit erheblichen Sicherheitsanfälligkeiten identifiziert, einschließlich der Anfälligkeit für kontroverse Aufforderungen und die Erzeugung schädlicher Inhalte [5] [8]. Während eine neue Relikt -KI -Überwachung dazu beitragen kann, operative Anomalien zu identifizieren, erfordert die Bewältigung dieser Sicherheitsrisiken zusätzliche Maßnahmen wie robuste Sicherheitstests und Anomalie -Erkennungssysteme [8].
Zitate:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-teepseeks-r1-model-handle-outofDiNtIntribution-Inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to--relic/deploy-yepseek-models-locally-and-monitor-new-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-yepseek-models-locally-and-monitor-activity-7292645533943226369-Btjh
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-thepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-riss
[6] https://newrelic.com/blog/how-to--relic/ai-monitoring
[7] https://www.computerweekly.com/News/366618774/new-relic-utends-oBservability-t-tepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerables/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-peepseek-ai-monitoring-8689063