Новый мониторинг ИИ RELIC играет решающую роль в выявлении аномалий в моделях DeepSeek-R1 путем обеспечения всесторонней видимости в стеке приложений AI. Это включает в себя отслеживание ключевых показателей, таких как пропускная способность, задержка и затраты, которые необходимы для понимания того, как модель работает в различных условиях [1] [4] [9]. Вот как новый мониторинг ИИ Relic помогает в определении аномалий:
1. Мониторинг в реальном времени: New Relic предлагает возможности мониторинга в реальном времени, которые позволяют разработчикам наблюдать за производительностью моделей DeepSeek во время работы. Эта видимость в реальном времени имеет решающее значение для обнаружения аномалий или неожиданного поведения в результатах или производительности модели [3] [9].
2. Глубокое отслеживание: платформа обеспечивает глубокие следы для каждого ответа, генерируемого моделью ИИ. Эта возможность трассировки позволяет пользователям видеть весь жизненный цикл каждого ответа, из начальной подсказки на всех этапах обработки. Этот подробный взгляд помогает в определении того, где могут возникнуть аномалии, будь то в логике обработки модели или во взаимодействии с другими компонентами приложения [6].
3. Определение выбросов и тенденций: Новый мониторинг ИИ Relic объединяет все ответы ИИ в представление с залогом, что облегчает выявление выбросов и тенденций в результатах модели. Выбросы могут указывать аномалии или неожиданное поведение, которое может потребовать дальнейшего изучения [6].
4. Сравнение модели: возможности сравнения моделей Relic позволяют разработчикам оценивать, как различные модели, включая DeepSeek-R1, работают в аналогичных условиях. Это помогает определить, какие модели более подвержены аномалиям или какие могут обеспечить лучшую надежность и производительность [1] [9].
5. Оптимизация затрат и производительности: мониторинг ключевых метрик, таких как пропускная способность и задержка, разработчики могут оптимизировать производительность моделей DeepSeek при управлении затратами. Этот процесс оптимизации также может выявить аномалии, связанные с использованием ресурсов или эффективностью [3] [9].
Однако, несмотря на эти возможности мониторинга, модели DeepSeek-R1 были выявлены со значительными уязвимостями безопасности, включая восприимчивость к состязательным подсказкам и генерирование вредного содержания [5] [8]. Следовательно, в то время как новый мониторинг ИИ Relic может помочь выявить эксплуатационные аномалии, для решения этих рисков безопасности требуется дополнительные меры, такие как надежные системы тестирования безопасности и системы обнаружения аномалий [8].
Цитаты:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle-outoftistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-reelic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-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-reelic/ai-monitoring
[7] https://www.computterweekly.com/news/366618774/new-reelic-extends-observability-to-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerabilities/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-reelic-introduces-observability-solution-for-deepseek-ai-monitoring-8689063