Il nuovo monitoraggio di AI Relic fornisce una visibilità completa sulle applicazioni DeepSeek monitorando diverse metriche chiave. Queste metriche sono cruciali per ottimizzare le prestazioni, la qualità e i costi nelle applicazioni AI. Ecco le metriche e le caratteristiche specifiche che il nuovo monitoraggio dell'IA Relic può tenere traccia delle applicazioni DeepSeek:
1. Throughput e latenza: il nuovo monitoraggio dell'IA Relic consente agli utenti di tracciare la throughput e la latenza nelle applicazioni DeepSeek. Questo aiuta a comprendere in che modo i modelli di intelligenza artificiale sono in elaborazione e identificando potenziali colli di bottiglia che potrebbero influire sulle prestazioni [1] [4] [7].
2. Metriche di costo: la piattaforma traccia l'utilizzo dei token, essenziale per la gestione dei costi di sviluppo dell'IA. Monitorando l'utilizzo dei token, le aziende possono ottimizzare le loro spese di intelligenza artificiale e prendere decisioni informate sulla selezione del modello in base all'efficacia in termini di costi [1] [3].
3. Confronto del modello: New Relic consente il confronto di diversi modelli di intelligenza artificiale, incluso DeepSeek, per valutare le loro implicazioni per le prestazioni e i costi. Questa funzione aiuta le aziende a scegliere i modelli più adatti per le loro applicazioni, garantendo prestazioni ottimali ed efficienza dei costi [1] [3] [9].
4. Qualità della risposta e metriche di intelligenza artificiale: il nuovo monitoraggio dell'IA Relic fornisce approfondimenti su metriche di intelligenza artificiale come la qualità della risposta e i conteggi di token. Offre inoltre una visione consolidata delle risposte LLM, tra cui l'analisi dei sentimenti e il feedback degli utenti, che aiuta a identificare le tendenze e i valori anomali nelle risposte AI [2] [5].
5. Deep Trace Insights: la piattaforma offre capacità di tracciamento profonde che consentono agli utenti di tracciare il ciclo di vita delle complesse risposte di intelligenza artificiale. Questa funzione è particolarmente utile per il debug di problemi di prestazioni e problemi di qualità come pregiudizi, tossicità e allucinazione nelle uscite di intelligenza artificiale [2] [8].
6. Infrastruttura e approfondimenti sull'applicazione: New Relic fornisce una vista olistica attraverso l'applicazione, l'infrastruttura e i livelli di intelligenza artificiale. Questa visibilità completa aiuta a identificare i problemi e ottimizzare le prestazioni complessive del sistema [2] [5].
7. Sicurezza dei dati e privacy: la nuova reliquia include funzionalità per salvaguardare i dati sensibili escludendo selettivamente tipi di dati specifici dal monitoraggio. Ciò garantisce la conformità alle normative sulla privacy e protegge i dati degli utenti [2] [3].
Tracciando queste metriche e sfruttando queste funzionalità, le aziende possono ottimizzare le loro applicazioni DeepSeek per migliori prestazioni, affidabilità ed efficienza dei costi.
Citazioni:
[1] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-deepseek-aai-monitors-8689063
[2] https://docs.newrelic.com/whats-new/2024/03/whats-new-03-28-aimonitoringga/
[3] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models--monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://embimercenews.com.au/story/new-relic-unveils-ai-monitoring-for-deepseek-applications
[5] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-in-observability
[6] https://docs.newrelic.com/docs/ai-monitoring/explore-ai-data/view-ai-responses/
[7] https://www.itopstimes.com/ai/new-relic-creates-observability-integration-with-deepseek/
[8] https://newrelic.com/blog/nerdlog/ai-monitoring-ga
[9] https://newrelic.com/press-release/20250203
[10] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek