Nowe monitorowanie AI Relic odgrywa kluczową rolę w identyfikowaniu anomalii w modelach Deepseek-R1 poprzez zapewnienie kompleksowej widoczności w stosie aplikacji AI. Obejmuje to śledzenie kluczowych wskaźników, takich jak przepustowość, opóźnienie i koszty, które są niezbędne do zrozumienia, w jaki sposób model działa w różnych warunkach [1] [4] [9]. Oto jak nowe monitorowanie AI Relic pomaga w identyfikacji anomalii:
1. Monitorowanie w czasie rzeczywistym: Nowa relikwia oferuje możliwości monitorowania w czasie rzeczywistym, które pozwalają programistom obserwować wydajność modeli Deepseek podczas ich działania. Ta widoczność w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie dla wykrywania anomalii lub nieoczekiwanego zachowania w wyniku lub wydajności modelu [3] [9].
2. Głębokie śledzenie: Platforma zapewnia głębokie ślady dla każdej odpowiedzi generowanej przez model AI. Ta możliwość śledzenia pozwala użytkownikom zobaczyć cały cykl życia każdej odpowiedzi, od początkowego wiersza po wszystkie etapy przetwarzania. Ten szczegółowy widok pomaga w określeniu, gdzie mogą wystąpić anomalie, niezależnie od tego, czy jest on w logice przetwarzania modelu, czy w interakcjach z innymi komponentami aplikacji [6].
3. Identyfikacja wartości odstających i trendów: Nowe religiczne monitorowanie AI konsoliduje wszystkie odpowiedzi AI w widok zwijany, ułatwiając identyfikację wartości odstających i trendów w wyjściach modelu. Odstające mogą wskazywać na anomalie lub nieoczekiwane zachowanie, które mogą wymagać dalszych badań [6].
4. Porównanie modelu: możliwości porównywania modelu nowego reliktu umożliwiają programistom ocenę, w jaki sposób różne modele, w tym DeepSeek-R1, działają w podobnych warunkach. Pomaga to w określeniu, które modele są bardziej podatne na anomalie lub które mogą zapewnić lepszą niezawodność i wydajność [1] [9].
5. Optymalizacja kosztów i wydajności: Monitorując kluczowe wskaźniki, takie jak przepustowość i opóźnienie, programiści mogą zoptymalizować wydajność modeli Deepeek podczas zarządzania kosztami. Ten proces optymalizacji może również ujawnić anomalie związane z wykorzystaniem zasobów lub wydajnością [3] [9].
Jednak pomimo tych możliwości monitorowania modele DeepSeek-R1 zostały zidentyfikowane ze znacznymi lukami bezpieczeństwa, w tym podatnością na podpowiedzi przeciwnikowe i generowanie szkodliwych treści [5] [8]. Dlatego, podczas gdy nowe monitorowanie AI Relic może pomóc zidentyfikować anomalie operacyjne, rozwiązanie tych zagrożeń bezpieczeństwa wymaga dodatkowych środków, takich jak solidne testy bezpieczeństwa i systemy wykrywania anomalii [8].
Cytaty:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model uchwyt outofdistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-aktywność-7292645533943226369-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-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduce-observability-for-deepseek-ai-monitoring-8689063