Noua monitorizare AI Relic joacă un rol crucial în identificarea anomaliilor în modelele Deepseek-R1, oferind vizibilitate cuprinzătoare în stiva de aplicații AI. Aceasta include urmărirea valorilor cheie, cum ar fi randamentul, latența și costurile, care sunt esențiale pentru înțelegerea modului în care modelul funcționează în diferite condiții [1] [4] [9]. Iată cum ajută noua monitorizare AI Relic la identificarea anomaliilor:
1. Monitorizare în timp real: New Relic oferă capacități de monitorizare în timp real care permit dezvoltatorilor să observe performanța modelelor Deepseek pe măsură ce funcționează. Această vizibilitate în timp real este crucială pentru detectarea anomaliilor sau a comportamentului neașteptat în ieșirea sau performanța modelului [3] [9].
2. Urmărirea profundă: Platforma oferă urme profunde pentru fiecare răspuns generat de modelul AI. Această capacitate de urmărire permite utilizatorilor să vadă întregul ciclu de viață al fiecărui răspuns, de la promptul inițial prin toate etapele de procesare. Această vizualizare detaliată ajută la identificarea locului în care ar putea apărea anomalii, fie că este vorba de logica de procesare a modelului sau în interacțiuni cu alte componente ale aplicației [6].
3. Identificarea valorilor și tendințelor: New Relic AI Monitoring consolidează toate răspunsurile AI într-o vizualizare roll-up, ceea ce face mai ușor identificarea valorilor exterioare și a tendințelor din rezultatele modelului. Outliers poate indica anomalii sau un comportament neașteptat care ar putea avea nevoie de investigații suplimentare [6].
4. Comparația modelului: Capacitățile de comparare a modelului New Relic permit dezvoltatorilor să evalueze modul în care modelele diferite, inclusiv Deepseek-R1, se realizează în condiții similare. Acest lucru ajută la identificarea modelelor care sunt mai predispuse la anomalii sau care ar putea oferi o fiabilitate și performanță mai bună [1] [9].
5. Optimizarea costurilor și performanței: prin monitorizarea valorilor cheie, cum ar fi debitul și latența, dezvoltatorii pot optimiza performanța modelelor Deepseek în timp ce gestionează costurile. Acest proces de optimizare poate dezvălui, de asemenea, anomalii legate de utilizarea resurselor sau eficiența [3] [9].
Cu toate acestea, în ciuda acestor capacități de monitorizare, modelele DeepSeek-R1 au fost identificate cu vulnerabilități semnificative de securitate, inclusiv sensibilitatea la solicitări adverse și generarea de conținut dăunător [5] [8]. Prin urmare, în timp ce noua monitorizare AI Relic poate ajuta la identificarea anomaliilor operaționale, abordarea acestor riscuri de securitate necesită măsuri suplimentare, cum ar fi testarea robustă a securității și sistemele de detectare a anomaliei [8].
Citări:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle-lofDistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monator-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-activity-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-epseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-AI-model-Riddled-with-Security- Vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduches-observability-solution-for-epseek-ai-monitoring-8689063