Yeni Relic AI izleme, AI uygulama yığınına kapsamlı görünürlük sağlayarak Deepseek-R1 modellerindeki anomalilerin tanımlanmasında önemli bir rol oynar. Bu, modelin çeşitli koşullar altında nasıl performans gösterdiğini anlamak için gerekli olan verim, gecikme ve maliyetler gibi anahtar metriklerin izlenmesini içerir [1] [4] [9]. Yeni kalıntı AI izlemesi, anormalliklerin tanımlanmasında nasıl yardımcı olur:
1. Gerçek zamanlı izleme: New Relic, geliştiricilerin çalıştıkça Deepseek modellerinin performansını gözlemlemelerine olanak tanıyan gerçek zamanlı izleme özellikleri sunar. Bu gerçek zamanlı görünürlük, modelin çıktısında veya performansında anomalileri veya beklenmedik davranışları tespit etmek için çok önemlidir [3] [9].
2. Derin izleme: Platform, AI modeli tarafından üretilen her yanıt için derin izler sağlar. Bu izleme özelliği, kullanıcıların her bir yanıtın tüm yaşam döngüsünü, başlangıç isteminden işlemin tüm aşamalarına kadar görmelerini sağlar. Bu ayrıntılı görüş, ister modelin işleme mantığında veya diğer uygulama bileşenleriyle etkileşimlerde olsun, anomalilerin nerede oluşabileceğini belirlemeye yardımcı olur [6].
3. Aykırı değerleri ve eğilimleri tanımlama: Yeni kalıntı AI izleme, tüm AI yanıtlarını bir toplama görünümünde birleştirerek modelin çıktılarındaki aykırı değerleri ve eğilimleri tanımlamayı kolaylaştırır. Aykırı değerler, daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyabilecek anormallikleri veya beklenmedik davranışları gösterebilir [6].
4. Model Karşılaştırma: New Relic'in model karşılaştırma yetenekleri, geliştiricilerin Deepseek-R1 dahil farklı modellerin benzer koşullar altında nasıl performans gösterdiğini değerlendirmelerini sağlar. Bu, hangi modellerin anomalilere daha yatkın olduğunu veya hangilerinin daha iyi güvenilirlik ve performans sunabileceğini belirlemeye yardımcı olur [1] [9].
5. Maliyet ve Performans Optimizasyonu: Geliştiriciler, verim ve gecikme gibi temel metrikleri izleyerek, maliyetleri yönetirken Deepseek modellerinin performansını optimize edebilir. Bu optimizasyon işlemi, kaynak kullanımı veya verimlilik ile ilgili anomalileri de ortaya çıkarabilir [3] [9].
Bununla birlikte, bu izleme yeteneklerine rağmen, Deepseek-R1 modelleri, düşmanca istemlere duyarlılık ve zararlı içerik üretme de dahil olmak üzere önemli güvenlik açıkları ile tanımlanmıştır [5] [8]. Bu nedenle, yeni kalıntı AI izleme operasyonel anomalilerin tanımlanmasına yardımcı olabilirken, bu güvenlik risklerinin ele alınması, sağlam güvenlik testi ve anomali algılama sistemleri gibi ek önlemler gerektirir [8].
Alıntılar:
[1] https://newrelic.com/press-reelease/20250203
[2] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseeks-r1-model-handle outofdistribution-inputs
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-ri--ri--locally-and-monitor-with-neworic-ai-monitoring
[4] https://www.linkedin.com/posts/garioo_deploy-deepseek-models-local-and-monitor-activity-7292645533943226369-btjh
[5] https://www.appsoc.com/blog/testing-the-depseek-r1-model-a-pandoras-box-of-security-risks
[6] https://newrelic.com/blog/how-to-ric/ai-onitoring
[7] https://www.computerweekly.com/news/36618774/newrelic-extends-observability-to-deepseek
[8] https://securityboulevard.com/2025/02/deepseek-ai-model-riddled-withurity-vulnerAbiles/
[9] https://www.dqchannels.com/news/new-ric-introduces-observibity-solution-for-deepseek-a-onitoring-8689063