Az új Relic AI monitoring átfogó láthatóságot biztosít a DeepSeek alkalmazásokban, több kulcsfontosságú mutató nyomon követésével. Ezek a mutatók kulcsfontosságúak a teljesítmény, a minőség és a költségek optimalizálásához az AI alkalmazásokban. Itt vannak a konkrét mutatók és funkciók, amelyeket az új Relic AI megfigyelés nyomon követhet a DeepSeek alkalmazásokhoz:
1. Átadási és késleltetési sebesség: Az új Relic AI megfigyelés lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nyomon kövessék az áteresztőképességet és a késleltetést a DeepSeek alkalmazásokban. Ez elősegíti annak megértését, hogy az AI modellek mennyire hatékonyak a feldolgozási kérelmek és a potenciális szűk keresztmetszetek azonosítása, amelyek befolyásolhatják a teljesítményt [1] [4] [7].
2. Költségmutatók: A platformon követi a token használatát, amely elengedhetetlen az AI fejlesztési költségek kezeléséhez. A token használatának nyomon követésével a vállalkozások optimalizálhatják AI-költségeiket és megalapozott döntéseket hozhatnak a modell kiválasztásáról a költséghatékonyság alapján [1] [3].
3. Modell összehasonlítás: Az új emlék lehetővé teszi a különböző AI modellek, beleértve a DeepSeek -et, a teljesítmény és a költség következményeinek összehasonlítását. Ez a szolgáltatás segít a vállalkozásoknak az alkalmazásukhoz legmegfelelőbb modellek kiválasztásában, biztosítva az optimális teljesítményt és a költséghatékonyságot [1] [3] [9].
4. Válaszminőség és AI mutatók: Az új Relic AI megfigyelés betekintést nyújt az AI -mutatókba, például a válaszminőségbe és a tokenszámokba. Ezenkívül konszolidált képet nyújt az LLM válaszokról, beleértve az érzelmi elemzést és a felhasználói visszajelzést, amely elősegíti az AI válaszok trendjeinek és túlmutatásainak azonosítását [2] [5].
5. Mély nyomkövetési betekintés: A platform mély nyomkövetési képességeket kínál, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy nyomon kövessék a komplex AI válaszok életciklusát. Ez a szolgáltatás különösen hasznos a teljesítményproblémák és a minőségi problémák, például torzítás, toxicitás és hallucináció hibakeresésében az AI -kimenetekben [2] [8].
6. Infrastruktúra és alkalmazás betekintése: Az új Relic holisztikus képet nyújt az alkalmazáson, az infrastruktúra és az AI rétegek között. Ez az átfogó láthatóság elősegíti a problémák azonosítását és az általános rendszer teljesítményének optimalizálását [2] [5].
7. Adatbiztonság és adatvédelem: Az új ereklye olyan funkciókat tartalmaz, amelyek az érzékeny adatok védelmére szolgálnak az egyes adattípusok szelektív kizárásával a megfigyelésből. Ez biztosítja az adatvédelmi előírások betartását és védi a felhasználói adatokat [2] [3].
Ezeknek a mutatóknak a nyomon követésével és ezeknek a funkcióknak a kihasználásával a vállalkozások optimalizálhatják a DeepSeek alkalmazásukat a jobb teljesítmény, megbízhatóság és költséghatékonyság érdekében.
Idézetek:
[1] https://www.dqchannels.com/news/new-relic-introduces-observability-solution-for-reepseek-ai-monitoring-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-locally-and-monitor-with-new-relic-ai-monitoring
[4] https://ecommercenews.com.au/story/new-relic-utveils-ai-monitoring-for-reepseek-pplications
[5] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/ai-in-observabilitás
[6] https://docs.newrelic.com/docs/ai-monitoring/explore-ai-data/view-ai-respones/
[7] https://www.itopstimes.com/ai/new-relic-creates-observability-integration-with-deepseek/
[8] https://newrelic.com/blog/ernlog/ai-monitoring-ga
[9] https://newrelic.com/press-release/20250203
[10] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-bservability-t--reepseek