El nuevo monitoreo de Relic AI juega un papel crucial en la identificación de anomalías en los modelos Deepseek-R1 al proporcionar una visibilidad integral en la pila de aplicaciones de IA. Esto incluye el seguimiento de las métricas clave como el rendimiento, la latencia y los costos, que son esenciales para comprender cómo funciona el modelo en diversas condiciones [1] [4] [9]. Así es como el nuevo monitoreo de Relic AI ayuda a identificar anomalías:
1. Monitoreo en tiempo real: la nueva Relic ofrece capacidades de monitoreo en tiempo real que permiten a los desarrolladores observar el rendimiento de los modelos Deepseek mientras operan. Esta visibilidad en tiempo real es crucial para detectar anomalías o comportamiento inesperado en la producción o rendimiento del modelo [3] [9].
2. Rastreo profundo: la plataforma proporciona rastros profundos para cada respuesta generada por el modelo AI. Esta capacidad de rastreo permite a los usuarios ver todo el ciclo de vida de cada respuesta, desde la solicitud inicial a través de todas las etapas de procesamiento. Esta vista detallada ayuda a identificar dónde pueden ocurrir anomalías, ya sea en la lógica de procesamiento del modelo o en interacciones con otros componentes de la aplicación [6].
3. Identificación de valores atípicos y tendencias: el nuevo monitoreo de Relic AI consolida todas las respuestas de IA en una vista enrollable, lo que facilita la identificación de valores atípicos y tendencias en las salidas del modelo. Los valores atípicos pueden indicar anomalías o comportamientos inesperados que podrían necesitar más investigación [6].
4. Comparación del modelo: las capacidades de comparación de modelos de New Relic permiten a los desarrolladores evaluar cómo los diferentes modelos, incluido Deepseek-R1, funcionan en condiciones similares. Esto ayuda a identificar qué modelos son más propensos a las anomalías o cuáles podrían ofrecer una mejor fiabilidad y rendimiento [1] [9].
5. Optimización de costo y rendimiento: al monitorear las métricas clave, como el rendimiento y la latencia, los desarrolladores pueden optimizar el rendimiento de los modelos Deepseek mientras gestionan los costos. Este proceso de optimización también puede revelar anomalías relacionadas con el uso o eficiencia de los recursos [3] [9].
Sin embargo, a pesar de estas capacidades de monitoreo, los modelos Deepseek-R1 se han identificado con vulnerabilidades de seguridad significativas, incluida la susceptibilidad a las indicaciones adversas y la generación de contenido dañino [5] [8]. Por lo tanto, si bien el nuevo monitoreo de Relic AI puede ayudar a identificar anomalías operativas, abordar estos riesgos de seguridad requiere medidas adicionales, como pruebas de seguridad sólidas y sistemas de detección de anomalías [8].
Citas:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle-ofdistribution-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-activity-729264533943226369-btjh
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-thedeepseek-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-introduces-observability-solution-fordeepseek-ai-monitoring-8689063