Làm thế nào để giám sát AI di tích mới so sánh các mô hình DeepSeek-R1 với các mô hình AI khác

Các tính năng chính của giám sát AI di tích mới

1. Khả năng hiển thị của AI Full AI: Di tích mới cung cấp một cái nhìn toàn diện về ứng dụng, cơ sở hạ tầng và lớp AI, cho phép các nhà phát triển giám sát các số liệu AI cùng với tín hiệu vàng APM (giám sát hiệu suất ứng dụng) truyền thống. Điều này bao gồm chất lượng phản hồi, số lượng mã thông báo và các số liệu có liên quan khác [1] [4].

2. So sánh mô hình: Giám sát AI của Relic mới cho phép người dùng so sánh hiệu suất và chi phí của các mô hình AI khác nhau, bao gồm Deepseek-R1, Openai và AWS Bedrock, trong một chế độ xem. Điều này giúp lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho các ứng dụng cụ thể dựa trên các yếu tố như độ chính xác, hiệu quả và chi phí hoạt động [1] [3] [9].

3. Những hiểu biết sâu sắc về dấu vết: Nền tảng cung cấp các khả năng theo dõi chi tiết, cho phép các nhà phát triển phân tích vòng đời của các phản hồi AI phức tạp. Điều này đặc biệt hữu ích để khắc phục các vấn đề về hiệu suất và các vấn đề chất lượng như sai lệch hoặc ảo giác trong các mô hình như Deepseek-R1 [1] [7].

4. Bảo mật dữ liệu nâng cao: Di tích mới bao gồm các tính năng như bộ lọc thả để loại trừ một cách chọn lọc dữ liệu nhạy cảm khỏi giám sát, đảm bảo tuân thủ và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Điều này rất quan trọng khi tích hợp các mô hình như Deepseek-R1, nơi xử lý dữ liệu phức tạp và có khả năng nhạy cảm [1].

So sánh với DeepSeek-R1

Deepseek-R1 đáng chú ý với khả năng lý luận nâng cao của nó, sử dụng một hỗn hợp kiến ​​trúc chuyên gia (MOE) chỉ kích hoạt một tập hợp các tham số của nó trong quá trình suy luận, làm cho nó hiệu quả về tài nguyên và tiết kiệm chi phí so với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn khác [2] [5]. Dưới đây là cách giám sát AI di tích mới có thể giúp so sánh DeepSeek-R1 với các mô hình khác:

- Hiệu suất và hiệu quả chi phí: Deepseek-R1 được công nhận về độ chính xác cao trong các nhiệm vụ lý luận logic trong khi vẫn duy trì cấu trúc chi phí thấp hơn so với các mô hình như O1 của Openai [3] [5]. Giám sát AI di tích mới cho phép các nhà phát triển đánh giá các số liệu này trong thời gian thực, giúp họ quyết định xem DeepSeek-R1 hoặc một mô hình khác phù hợp hơn với các ứng dụng của họ dựa trên nhu cầu hiệu suất và các ràng buộc về ngân sách.

- Xử lý truy vấn phức tạp: Deepseek-R1 vượt trội trong việc xử lý các truy vấn phức tạp và cung cấp các câu trả lời sắc thái, thường vượt trội so với các mô hình như Chatgpt và Gemini trong các kịch bản như vậy [6]. Giám sát mới của Relic có thể giúp đánh giá cách DeepSeek-R1 xử lý các nhiệm vụ này so với các mô hình khác, cung cấp hiểu biết về chất lượng phản hồi và phản hồi của người dùng.

-Nguồn mở và tùy chỉnh: Là nguồn mở, Deepseek-R1 cung cấp cho các nhà phát triển sự linh hoạt để tinh chỉnh mô hình cho các ứng dụng cụ thể, có thể được giám sát và tối ưu hóa bằng cách sử dụng giám sát AI di tích mới [2] [3]. Điều này cho phép một cách tiếp cận phù hợp hơn để phát triển AI, cho phép các nhà phát triển điều chỉnh DeepSeek-R1 hoặc các mô hình khác để đáp ứng các yêu cầu độc đáo.

Tóm lại, giám sát AI di tích mới cung cấp một khung mạnh mẽ để so sánh các mô hình AI như DeepSeek-R1 với các mô hình khác, tập trung vào khả năng thực hiện, chi phí và tùy chỉnh. Điều này giúp các nhà phát triển đưa ra quyết định sáng suốt về việc sử dụng mô hình nào cho các ứng dụng khác nhau, đảm bảo hiệu suất và hiệu quả tối ưu.

Trích dẫn:
[1] https:
[2] https://writeic.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
.
[7] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring- ga
.
[9] https://newrelic.com/press-release/20250203