Nové monitorovanie Relic AI zohráva rozhodujúcu úlohu pri identifikácii anomálií v modeloch Deepseek-R1 tým, že poskytuje komplexnú viditeľnosť v zásobníku aplikácií AI. Zahŕňa to sledovanie kľúčových metrík, ako je priepustnosť, latencia a náklady, ktoré sú nevyhnutné na pochopenie toho, ako model funguje za rôznych podmienok [1] [4] [9]. Tu je to, ako nové monitorovanie Relic AI pomáha pri identifikácii anomálií:
1. Monitorovanie v reálnom čase: New Relic ponúka monitorovacie schopnosti v reálnom čase, ktoré vývojárom umožňujú pozorovať výkonnosť modelov DeepSeek pri ich fungovaní. Táto viditeľnosť v reálnom čase je rozhodujúca pre detekciu anomálií alebo neočakávaného správania vo výstupe alebo výkone modelu [3] [9].
2. Hlboké sledovanie: Platforma poskytuje hlboké stopy pre každú odpoveď generovanú modelom AI. Táto schopnosť sledovania umožňuje používateľom vidieť celý životný cyklus každej reakcie, od počiatočnej výzvy vo všetkých fázach spracovania. Tento podrobný pohľad pomáha pri identifikácii toho, kde sa môžu vyskytnúť anomálie, či už ide o logiku spracovania modelu alebo v interakciách s inými komponentmi aplikácie [6].
3. Identifikácia odľahlých hodnôt a trendov: Nové monitorovanie Relic AI konsoliduje všetky reakcie AI do výhľadu na zvinenie, čo uľahčuje identifikáciu odľahlých hodnôt a trendov vo výstupoch modelu. Odľahlé hodnoty môžu naznačovať anomálie alebo neočakávané správanie, ktoré by si mohli vyžadovať ďalšie vyšetrovanie [6].
4. Porovnanie modelu: Možnosti porovnávania modelov nového reliktu umožňujú vývojárom posúdiť, ako rôzne modely vrátane DeepSeek-R1 vykonávajú za podobných podmienok. To pomáha pri identifikácii, ktoré modely sú náchylnejšie na anomálie alebo ktoré by mohli ponúknuť lepšiu spoľahlivosť a výkon [1] [9].
5. Optimalizácia nákladov a výkonu: Monitorovaním kľúčových metrík, ako je priepustnosť a latencia, môžu vývojári optimalizovať výkon modelov DeepSeek pri riadení nákladov. Tento optimalizačný proces môže tiež odhaliť anomálie súvisiace s využívaním zdrojov alebo efektívnosťou [3] [9].
Napriek týmto monitorovacím schopnostiam sa však modely DeepSeek-R1 identifikovali s významnými bezpečnostnými zraniteľnosťami vrátane náchylnosti na kontradiktórne výzvy a generovania škodlivého obsahu [5] [8]. Preto, zatiaľ čo nové monitorovanie Relic AI môže pomôcť identifikovať prevádzkové anomálie, riešenie týchto bezpečnostných rizík si vyžaduje ďalšie opatrenia, ako je robustné bezpečnostné testovanie a systémy detekcie anomálie [8].
Citácie:
[1] https://newrelic.com/press-rease/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-rúk-outtofDistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-andonitor-with-new-new-relic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-activity-729264553339432226369-BTJH
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-deepseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-sks
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/aionitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-oSserability-to-deepseek
[8] https://securityBoulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnulitility/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-obserability-solulice-for-deepseek-ai-Monitoring-8689063
