Ny Relic AI-övervakning spelar en avgörande roll för att identifiera avvikelser i Deepseek-R1-modellerna genom att tillhandahålla omfattande synlighet i AI-applikationsstacken. Detta inkluderar spårning av nyckelmätningar som genomströmning, latens och kostnader, som är viktiga för att förstå hur modellen presterar under olika förhållanden [1] [4] [9]. Här är hur ny Relic AI -övervakning hjälper till att identifiera avvikelser:
1. Övervakning av realtid: New Relic erbjuder realtidsövervakningsfunktioner som gör det möjligt för utvecklare att observera prestanda för Deepseek-modellerna när de arbetar. Denna realtidssynlighet är avgörande för att upptäcka avvikelser eller oväntat beteende i modellens utgång eller prestanda [3] [9].
2. Djup spårning: Plattformen ger djupa spår för varje svar som genereras av AI -modellen. Denna spårningsförmåga gör det möjligt för användare att se hela livscykeln för varje svar, från den första prompten genom alla behandlingsstadier. Denna detaljerade vy hjälper till att identifiera var avvikelser kan inträffa, vare sig det finns i modellens bearbetningslogik eller i interaktioner med andra applikationskomponenter [6].
3. Identifiera outliers och trender: Ny Relic AI-övervakning konsoliderar alla AI-svar till en upprullningsvy, vilket gör det lättare att identifiera outliers och trender i modellens utgångar. Outliers kan indikera avvikelser eller oväntat beteende som kan behöva ytterligare utredning [6].
4. Modelljämförelse: New Relics modelljämförelsefunktioner gör det möjligt för utvecklare att bedöma hur olika modeller, inklusive Deepseek-R1, utför under liknande förhållanden. Detta hjälper till att identifiera vilka modeller som är mer benägna för avvikelser eller vilka som kan ge bättre tillförlitlighet och prestanda [1] [9].
5. Kostnads- och prestationsoptimering: Genom att övervaka nyckelmätningar som genomströmning och latens kan utvecklare optimera prestandan för Deepseek -modellerna medan de hanterar kostnader. Denna optimeringsprocess kan också avslöja avvikelser relaterade till resursanvändning eller effektivitet [3] [9].
Trots dessa övervakningsmöjligheter har emellertid Deepseek-R1-modeller identifierats med betydande säkerhetssårbarheter, inklusive mottaglighet för motsatta instruktioner och generering av skadligt innehåll [5] [8]. Även om ny Relic AI -övervakning kan hjälpa till att identifiera operativa avvikelser, kräver hanteringen av dessa säkerhetsrisker ytterligare åtgärder såsom robust säkerhetstestning och anomali detekteringssystem [8].
Citeringar:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
]
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-loth
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy2
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-theepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risk
[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/
]