Jaunai Relic AI uzraudzībai ir izšķiroša loma anomāliju identificēšanā DeepSEEK-R1 modeļos, nodrošinot visaptverošu redzamību AI lietojumprogrammas kaudzē. Tas ietver galveno metriku, piemēram, caurlaidspējas, latentuma un izmaksu izsekošanu, kas ir svarīgi, lai izprastu, kā modelis darbojas dažādos apstākļos [1] [4] [9]. Lūk, kā jauna relikvijas AI uzraudzība palīdz identificēt anomālijas:
1. Reāllaika uzraudzība: New Relic piedāvā reāllaika uzraudzības iespējas, kas ļauj izstrādātājiem novērot DeepSeek modeļu veiktspēju, kad tie darbojas. Šī reālā laika redzamība ir būtiska, lai noteiktu anomālijas vai negaidītu uzvedību modeļa izvadē vai veiktspējā [3] [9].
2. Dziļā izsekošana: platforma nodrošina dziļas pēdas katrai AI modeļa ģenerētajai reakcijai. Šī izsekošanas spēja ļauj lietotājiem redzēt visu katras atbildes dzīves ciklu, sākot no sākotnējās uzvednes, izmantojot visus apstrādes posmus. Šis detalizētais skats palīdz noteikt, kur var rasties anomālijas, neatkarīgi no tā, vai tas ir modeļa apstrādes loģikā vai mijiedarbībā ar citām lietojumprogrammu komponentiem [6].
3. Noteikumu un tendenču identificēšana: Jauna relikvijas AI uzraudzība apvieno visas AI atbildes uz apkopojumu, padarot modeļa izejas vieglāk identificēt novirzes un tendences. Ārējās var norādīt uz anomālijām vai negaidītu rīcību, kurai varētu būt nepieciešama turpmāka izmeklēšana [6].
4. Modeļa salīdzinājums: New Relic modeļa salīdzināšanas iespējas ļauj izstrādātājiem novērtēt, kā dažādi modeļi, ieskaitot DeepSEEK-R1, darbojas līdzīgos apstākļos. Tas palīdz noteikt, kuri modeļi ir vairāk pakļauti anomālijām vai kuri varētu piedāvāt labāku uzticamību un veiktspēju [1] [9].
5. Izmaksas un veiktspējas optimizācija: uzraudzot galvenos rādītājus, piemēram, caurlaidspēju un latentumu, izstrādātāji var optimizēt DeepSEEK modeļu veiktspēju, pārvaldot izmaksas. Šis optimizācijas process var arī atklāt anomālijas, kas saistītas ar resursu izmantošanu vai efektivitāti [3] [9].
Tomēr, neskatoties uz šīm uzraudzības iespējām, DeepSEEK-R1 modeļi ir identificēti ar ievērojamām drošības ievainojamībām, ieskaitot jutību pret pretrunīgām uzvednēm un kaitīga satura radīšanu [5] [8]. Tāpēc, lai arī jaunā relikviju AI uzraudzība var palīdzēt noteikt operatīvās anomālijas, šo drošības risku novēršanai nepieciešami papildu pasākumi, piemēram, stabila drošības pārbaude un anomāliju noteikšanas sistēmas [8].
Atsauces:
[1] https://newrelic.com/press-rease/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-depseeks-r1-model-handle-outofdistribution-inputts
[3.]
.
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-depseek--model-a-pandoras-box-of-security-riski
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-onitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-toepseek
.
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-depseek-ai-onitoring-8689063