Новий моніторинг реліквії AI відіграє вирішальну роль у виявленні аномалій у моделях DeepSeek-R1, забезпечуючи всебічну видимість у стеку додатків AI. Сюди входить відстеження ключових показників, таких як пропускна здатність, затримка та витрати, які є важливими для розуміння того, як модель працює в різних умовах [1] [4] [9]. Ось як новий моніторинг AI реліквії допомагає визначити аномалії:
1. Моніторинг у режимі реального часу: New Relic пропонує можливості моніторингу в режимі реального часу, які дозволяють розробникам спостерігати за продуктивністю моделей DeepSeek під час роботи. Ця видимість у режимі реального часу має вирішальне значення для виявлення аномалій або несподіваної поведінки у результатах або продуктивності моделі [3] [9].
2. Глибоке відстеження: Платформа забезпечує глибокі сліди для кожної відповіді, породженої моделлю AI. Ця можливість відстеження дозволяє користувачам бачити весь життєвий цикл кожної відповіді, від початкового підказки через усі етапи обробки. Цей детальний вигляд допомагає визначити, де можуть виникнути аномалії, будь то в логіці обробки моделі або взаємодії з іншими компонентами додатків [6].
3. Ідентифікація переживань та тенденцій: Новий реліквічний моніторинг AI консолідує всі відповіді AI у розгорнутому поданні, що полегшує виявлення людей та тенденцій у результатах моделі. Перехідники можуть вказувати на аномалії або несподівану поведінку, які можуть потребувати подальшого дослідження [6].
4. Порівняння моделі: можливості порівняння моделі New Relic дозволяють розробникам оцінювати, як різні моделі, включаючи DeepSeek-R1, виконують у подібних умовах. Це допомагає визначити, які моделі більш схильні до аномалій або які можуть запропонувати кращу надійність та продуктивність [1] [9].
5. Оптимізація витрат та продуктивності: Під час моніторингу ключових показників, таких як пропускна здатність та затримка, розробники можуть оптимізувати продуктивність моделей DeepSeek під час управління витратами. Цей процес оптимізації також може виявити аномалії, пов'язані з використанням або ефективністю ресурсів [3] [9].
Однак, незважаючи на ці можливості моніторингу, моделі DeepSeek-R1 були визначені зі значними вразливістю безпеки, включаючи сприйнятливість до змагальних підказок та генерування шкідливого вмісту [5] [8]. Тому, хоча новий моніторинг AI RELIC може допомогти визначити операційні аномалії, для вирішення цих ризиків безпеки потрібні додаткові заходи, такі як надійні тестування безпеки та системи виявлення аномалії [8].
Цитати:
[1] https://newrelic.com/press-release/202502033
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle-utofdistribution-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-7292645333943226369-btjhh
[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/366618774/new-relic-extends-observability-teepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-with-security-vulnerability/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solutionfor-deepkeek-ai-monitoring-8689063