Ny Relic AI-overvåking spiller en avgjørende rolle i å identifisere avvik i DeepSeek-R1-modeller ved å gi omfattende synlighet i AI-applikasjonsstabelen. Dette inkluderer sporing av viktige beregninger som gjennomstrømning, latenstid og kostnader, som er avgjørende for å forstå hvordan modellen klarer seg under forskjellige forhold [1] [4] [9]. Slik hjelper ny relikvie AI -overvåking med å identifisere anomalier:
1. Sanntidsovervåking: Ny relikvie tilbyr overvåkningsfunksjoner i sanntid som lar utviklere observere ytelsen til DeepSeek-modeller når de opererer. Denne synligheten i sanntid er avgjørende for å oppdage anomalier eller uventet oppførsel i modellens output eller ytelse [3] [9].
2. Dyp sporing: Plattformen gir dype spor for hver respons generert av AI -modellen. Denne sporingsevnen lar brukere se hele livssyklusen for hvert svar, fra den første ledeteksten gjennom alle behandlingsstadier. Dette detaljerte synet hjelper til med å identifisere hvor anomalier kan oppstå, enten det er i modellens prosesseringslogikk eller i interaksjoner med andre applikasjonskomponenter [6].
3. Identifisering av outliers and Trends: Ny relikvie AI-overvåking konsoliderer alle AI-svar til et opprullingsvisning, noe som gjør det lettere å identifisere outliers og trender i modellens output. Outliers kan indikere anomalier eller uventet atferd som kan trenge ytterligere undersøkelser [6].
4. Modellsammenligning: New Relics modellsammenligningsevner gjør det mulig for utviklere å vurdere hvordan forskjellige modeller, inkludert DeepSeek-R1, utfører under lignende forhold. Dette hjelper til med å identifisere hvilke modeller som er mer utsatt for avvik eller som kan gi bedre pålitelighet og ytelse [1] [9].
5. Kostnads- og ytelsesoptimalisering: Ved å overvåke nøkkelmålinger som gjennomstrømning og latens, kan utviklere optimalisere ytelsen til DeepSeek -modeller mens de administrerer kostnader. Denne optimaliseringsprosessen kan også avdekke avvik relatert til ressursbruk eller effektivitet [3] [9].
Til tross for disse overvåkingsfunksjonene, har imidlertid DeepSeek-R1-modeller blitt identifisert med betydelige sikkerhetssårbarheter, inkludert mottakelighet for motstridende spørsmål og generering av skadelig innhold [5] [8]. Selv om ny relikvie AI -overvåking kan bidra til å identifisere operasjonelle avvik, krever det å adressere disse sikkerhetsrisikoene ytterligere tiltak som robust sikkerhetstesting og anomalideteksjonssystemer [8].
Sitasjoner:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-depseeks-r1-model-handle-outofdistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/Deploy-depseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-edepseek-models-locally-and-monitor-activity-7292645533943226369-BTJH
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-peepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risiko
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-monitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-depseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-peepseek-ai-monitoring-8689063