O novo monitoramento da Relic IA desempenha um papel crucial na identificação de anomalias nos modelos Deepseek-R1, fornecendo uma visibilidade abrangente na pilha de aplicativos de IA. Isso inclui o rastreamento das principais métricas, como taxa de transferência, latência e custos, essenciais para entender como o modelo funciona sob várias condições [1] [4] [9]. Veja como o novo monitoramento da Relic IA ajuda a identificar anomalias:
1. Monitoramento em tempo real: a nova relíquia oferece recursos de monitoramento em tempo real que permitem aos desenvolvedores observar o desempenho dos modelos DeepSeek à medida que operam. Essa visibilidade em tempo real é crucial para detectar anomalias ou comportamento inesperado na saída ou desempenho do modelo [3] [9].
2. Rastreamento profundo: a plataforma fornece traços profundos para cada resposta gerada pelo modelo de IA. Esse recurso de rastreamento permite que os usuários vejam todo o ciclo de vida de cada resposta, desde o prompt inicial em todos os estágios do processamento. Essa visão detalhada ajuda a identificar onde podem ocorrer anomalias, seja na lógica de processamento do modelo ou nas interações com outros componentes do aplicativo [6].
3. Identificar valores extremos e tendências: Novo monitoramento da Relic AI consolida todas as respostas de IA em uma exibição de roll-up, facilitando a identificação de valores extremos e tendências nas saídas do modelo. Os outliers podem indicar anomalias ou comportamento inesperado que podem precisar de uma investigação mais aprofundada [6].
4. Comparação do modelo: os recursos de comparação de modelos da New Relic permitem que os desenvolvedores avaliem como diferentes modelos, incluindo Deepseek-R1, se apresentam em condições semelhantes. Isso ajuda a identificar quais modelos são mais propensos a anomalias ou quais podem oferecer melhor confiabilidade e desempenho [1] [9].
5. Otimização de custo e desempenho: Ao monitorar as principais métricas, como taxa de transferência e latência, os desenvolvedores podem otimizar o desempenho dos modelos Deepseek enquanto gerenciam custos. Esse processo de otimização também pode revelar anomalias relacionadas ao uso ou eficiência de recursos [3] [9].
No entanto, apesar desses recursos de monitoramento, os modelos Deepseek-R1 foram identificados com vulnerabilidades de segurança significativas, incluindo suscetibilidade a instruções adversárias e geração de conteúdo nocivo [5] [8]. Portanto, embora o novo monitoramento da IA da Relic possa ajudar a identificar anomalias operacionais, abordar esses riscos de segurança requer medidas adicionais, como testes de segurança robustos e sistemas de detecção de anomalias [8].
Citações:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle-outfdistribution-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/postss/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-ativity-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-to-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-folution-for-deepseek-ai-monitoring-8689063