Il nuovo monitoraggio dell'IA Relic svolge un ruolo cruciale nell'identificazione delle anomalie nei modelli DeepSeek-R1 fornendo visibilità completa nello stack delle applicazioni AI. Ciò include metriche chiave di monitoraggio come throughput, latenza e costi, che sono essenziali per comprendere come il modello funziona in varie condizioni [1] [4] [9]. Ecco come il nuovo monitoraggio dell'IA Relic aiuta a identificare le anomalie:
1. Monitoraggio in tempo reale: New Relic offre capacità di monitoraggio in tempo reale che consentono agli sviluppatori di osservare le prestazioni dei modelli DeepSeek mentre operano. Questa visibilità in tempo reale è cruciale per rilevare anomalie o comportamenti imprevisti nell'output o nelle prestazioni del modello [3] [9].
2. Tracciamento profondo: la piattaforma fornisce tracce profonde per ogni risposta generata dal modello AI. Questa capacità di tracciamento consente agli utenti di vedere l'intero ciclo di vita di ogni risposta, dal prompt iniziale attraverso tutte le fasi dell'elaborazione. Questa vista dettagliata aiuta a identificare dove potrebbero verificarsi anomalie, sia nella logica di elaborazione del modello o nelle interazioni con altri componenti dell'applicazione [6].
3. Identificazione di valori anomali e tendenze: il nuovo monitoraggio dell'IA Relic consolida tutte le risposte di intelligenza artificiale in una visione di roll-up, rendendo più facile identificare i valori anomali e le tendenze nelle output del modello. I valori anomali possono indicare anomalie o comportamenti imprevisti che potrebbero richiedere ulteriori indagini [6].
4. Confronto dei modelli: le capacità di confronto dei modelli di New Relic consentono agli sviluppatori di valutare come diversi modelli, tra cui DeepSeek-R1, si esibiscono in condizioni simili. Questo aiuta a identificare quali modelli sono più inclini alle anomalie o quali potrebbero offrire una migliore affidabilità e prestazioni [1] [9].
5. Ottimizzazione dei costi e delle prestazioni: monitorando le metriche chiave come il throughput e la latenza, gli sviluppatori possono ottimizzare le prestazioni dei modelli DeepSeek, gestendo al contempo i costi. Questo processo di ottimizzazione può anche rivelare anomalie relative all'utilizzo o all'efficienza delle risorse [3] [9].
Tuttavia, nonostante queste capacità di monitoraggio, i modelli DeepSeek-R1 sono stati identificati con significative vulnerabilità di sicurezza, inclusa la suscettibilità alle istruzioni contraddittorie e la generazione di contenuti dannosi [5] [8]. Pertanto, mentre il nuovo monitoraggio dell'IA Relic può aiutare a identificare le anomalie operative, affrontare questi rischi per la sicurezza richiede misure aggiuntive come robusti test di sicurezza e sistemi di rilevamento delle anomalie [8].
Citazioni:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-mandel-outoutfistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models--monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-cally-and-monitor-activity-729264553943226369-btjh
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-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-extends-observability-to-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-imodel-riddled-with-security-vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-deepseek-ai-monitors-8689063