Pemantauan Relik AI baru memainkan peran penting dalam mengidentifikasi anomali dalam model Deepseek-R1 dengan memberikan visibilitas komprehensif ke dalam tumpukan aplikasi AI. Ini termasuk pelacakan metrik kunci seperti throughput, latensi, dan biaya, yang sangat penting untuk memahami bagaimana kinerja model dalam berbagai kondisi [1] [4] [9]. Inilah cara pemantauan AI Relic baru membantu dalam mengidentifikasi anomali:
1. Pemantauan waktu nyata: Relik baru menawarkan kemampuan pemantauan real-time yang memungkinkan pengembang untuk mengamati kinerja model Deepseek saat mereka beroperasi. Visibilitas real-time ini sangat penting untuk mendeteksi anomali atau perilaku tak terduga dalam output atau kinerja model [3] [9].
2. Penelusuran dalam: Platform menyediakan jejak yang dalam untuk setiap respons yang dihasilkan oleh model AI. Kemampuan penelusuran ini memungkinkan pengguna untuk melihat seluruh siklus hidup setiap respons, dari prompt awal melalui semua tahap pemrosesan. Pandangan terperinci ini membantu dalam mengidentifikasi di mana anomali mungkin terjadi, apakah itu dalam logika pemrosesan model atau dalam interaksi dengan komponen aplikasi lain [6].
3. Mengidentifikasi Pencilan dan Tren: Pemantauan Relik AI Baru mengkonsolidasikan semua respons AI ke dalam tampilan roll-up, membuatnya lebih mudah untuk mengidentifikasi pencilan dan tren dalam output model. Pencilan dapat menunjukkan anomali atau perilaku tak terduga yang mungkin perlu diselidiki lebih lanjut [6].
4. Perbandingan Model: Kemampuan perbandingan model Relic baru memungkinkan pengembang untuk menilai bagaimana model yang berbeda, termasuk Deepseek-R1, tampil dalam kondisi yang sama. Ini membantu dalam mengidentifikasi model mana yang lebih rentan terhadap anomali atau yang mungkin menawarkan keandalan dan kinerja yang lebih baik [1] [9].
5. Optimalisasi Biaya dan Kinerja: Dengan memantau metrik kunci seperti throughput dan latensi, pengembang dapat mengoptimalkan kinerja model Deepseek sambil mengelola biaya. Proses optimasi ini juga dapat mengungkapkan anomali yang terkait dengan penggunaan sumber daya atau efisiensi [3] [9].
Namun, terlepas dari kemampuan pemantauan ini, model Deepseek-R1 telah diidentifikasi dengan kerentanan keamanan yang signifikan, termasuk kerentanan terhadap permintaan permusuhan dan menghasilkan konten berbahaya [5] [8]. Oleh karena itu, sementara pemantauan AI Relic baru dapat membantu mengidentifikasi anomali operasional, menangani risiko keamanan ini memerlukan langkah -langkah tambahan seperti pengujian keamanan yang kuat dan sistem deteksi anomali [8].
Kutipan:
[1] https://newrelic.com/press-release/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle-outofdistribution-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-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/36618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerability/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-deepseek-ai-monitoring-8689063