Η νέα παρακολούθηση του Relic AI παρέχει μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα για τη σύγκριση και τη βελτιστοποίηση των μοντέλων AI, συμπεριλαμβανομένου του DeepSeek-R1, προσφέροντας βαθιές γνώσεις για την απόδοση, την ποιότητα και το κόστος σε ολόκληρη τη στοίβα AI. Δείτε πώς συγκρίνει το Deepseek-R1 με άλλα μοντέλα AI:
βασικά χαρακτηριστικά της νέας παρακολούθησης AI Relic AI
1. Πλήρης ορατότητα στοίβας AI: Το νέο RELIC παρέχει μια ολιστική άποψη της εφαρμογής, της υποδομής και του στρώματος AI, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να παρακολουθούν τις μετρήσεις AI παράλληλα με τα παραδοσιακά χρυσά σήματα APM (παρακολούθηση της απόδοσης εφαρμογών). Αυτό περιλαμβάνει την ποιότητα απόκρισης, τις μετρήσεις διακριτικών και άλλες σχετικές μετρήσεις [1] [4].
2. Σύγκριση μοντέλου: Η παρακολούθηση AI του New Relic επιτρέπει στους χρήστες να συγκρίνουν την απόδοση και το κόστος των διαφορετικών μοντέλων AI, συμπεριλαμβανομένων των DeepSeek-R1, OpenAI και AWS Bedrock, σε μία μόνο άποψη. Αυτό βοηθά στην επιλογή του καταλληλότερου μοντέλου για συγκεκριμένες εφαρμογές που βασίζονται σε παράγοντες όπως η ακρίβεια, η αποτελεσματικότητα και το λειτουργικό κόστος [1] [3] [9].
3. Deep Trace Insights: Η πλατφόρμα προσφέρει λεπτομερείς δυνατότητες ανίχνευσης, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να αναλύουν τον κύκλο ζωής των σύνθετων αποκρίσεων AI. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την αντιμετώπιση προβλημάτων απόδοσης και προβλήματα ποιότητας όπως η προκατάληψη ή η ψευδαίσθηση σε μοντέλα όπως το DeepSeeek-R1 [1] [7].
4. Ενισχυμένη ασφάλεια δεδομένων: Το νέο RELIC περιλαμβάνει χαρακτηριστικά όπως τα φίλτρα πτώσης για να αποκλείσετε επιλεκτικά ευαίσθητα δεδομένα από την παρακολούθηση, εξασφαλίζοντας τη συμμόρφωση και την προστασία της ιδιωτικής ζωής των χρηστών. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας όταν ενσωματώνονται μοντέλα όπως το DeepSeeek-R1, τα οποία χειρίζονται σύνθετα και δυνητικά ευαίσθητα δεδομένα [1].
σύγκριση με το Deepseek-R1
Το Deepseek-R1 είναι αξιοσημείωτο για τις προχωρημένες δυνατότητες λογικής του, χρησιμοποιώντας ένα μείγμα εμπειρογνωμόνων (MOE) αρχιτεκτονικής που ενεργοποιεί μόνο ένα υποσύνολο των παραμέτρων του κατά τη διάρκεια του συμπερασμού, καθιστώντας την αποδοτική και οικονομικά αποδοτική σε σύγκριση με πολλά άλλα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα [2] [5]. Εδώ είναι το πώς η νέα παρακολούθηση του Relic AI μπορεί να βοηθήσει στη σύγκριση Deepseek-R1 με άλλα μοντέλα:
- Απόδοση απόδοσης και κόστους: Το DeepSeeek-R1 αναγνωρίζεται για την υψηλή ακρίβειά του σε εργασίες λογικής συλλογιστικής, διατηρώντας παράλληλα μια χαμηλότερη δομή κόστους σε σύγκριση με μοντέλα όπως το O1 [3] του OpenAI. Η νέα παρακολούθηση του Relic AI επιτρέπει στους προγραμματιστές να αξιολογούν αυτές τις μετρήσεις σε πραγματικό χρόνο, βοηθώντας τους να αποφασίσουν εάν το Deepseek-R1 ή άλλο μοντέλο είναι πιο κατάλληλο για τις εφαρμογές τους με βάση τις ανάγκες απόδοσης και τους περιορισμούς του προϋπολογισμού.
- Σύνθετος χειρισμός των ερωτημάτων: Το DeepSeeek-R1 υπερέχει στο χειρισμό σύνθετων ερωτημάτων και την παροχή λεπτών απαντήσεων, συχνά υπερέβησαν τα μοντέλα όπως το ChatGPT και το Gemini σε τέτοια σενάρια [6]. Η παρακολούθηση του New Relic μπορεί να βοηθήσει στην εκτίμηση του πόσο καλά η DeepSeeek-R1 χειρίζεται αυτά τα καθήκοντα σε σύγκριση με άλλα μοντέλα, παρέχοντας πληροφορίες σχετικά με την ποιότητα απόκρισης και τα σχόλια των χρηστών.
-Ανοιχτό κώδικα και προσαρμογή: Η ύπαρξη ανοιχτού κώδικα, το DeepSeeek-R1 προσφέρει στους προγραμματιστές την ευελιξία για την τελειοποίηση του μοντέλου για συγκεκριμένες εφαρμογές, οι οποίες μπορούν να παρακολουθούνται και να βελτιστοποιηθούν χρησιμοποιώντας νέα παρακολούθηση AI Relic [2] [3]. Αυτό επιτρέπει μια πιο προσαρμοσμένη προσέγγιση στην ανάπτυξη του AI, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να προσαρμόσουν το Deepseek-R1 ή άλλα μοντέλα για να ανταποκριθούν στις μοναδικές απαιτήσεις.
Συνοπτικά, η νέα παρακολούθηση AI Relic AI παρέχει ένα ισχυρό πλαίσιο για τη σύγκριση μοντέλων AI όπως το Deepseek-R1 με άλλους, εστιάζοντας στην απόδοση, το κόστος και τις δυνατότητες προσαρμογής. Αυτό βοηθά τους προγραμματιστές να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τα μοντέλα που θα χρησιμοποιηθούν για διαφορετικές εφαρμογές, εξασφαλίζοντας τη βέλτιστη απόδοση και αποτελεσματικότητα.
Αναφορές:
[1] https://docs.newrelic.com/whats-new/2024/03/whats-new-03-28-aimonitoringga/
[2] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-in-observability
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.popai.pro/educationasset/resources/deepseek-r1-vs-other-ai-models-a-comperhenser-performance-comparison/
[7] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/
[9] https://newrelic.com/press-release/20250203