DeepSeek-R1과 새로운 Relic AI 모니터링을 통합하면 주로 향상된 관찰 가능성, 모델 최적화 및 간소화 된 AI 애플리케이션 관리를 통해 몇 가지 비용 이점이 있습니다.
1. DeepSeek-R1의 비용 효율성 : DeepSeek-R1은 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처로 설계되었으며 특정 작업에 대한 관련 서브 모델 만 활성화합니다. 이 아키텍처는 전통적인 변압기 기반 모델에 비해 계산 간접비를 크게 줄여서 성능을 손상시키지 않고 운영 비용이 낮아집니다 [1] [2]. DeepSeek-R1의 비용 효율적인 설계를 활용하여 조직은 복잡한 AI 모델을 실행하는 것과 관련된 재정적 부담을 최소화 할 수 있습니다.
2. 최적화 된 자원 활용 : 새로운 Relic AI 모니터링은 토큰 사용에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 개발자가 DeepSeek-R1 배포에 대한 리소스 할당을 최적화 할 수 있도록합니다. 이를 통해 자원이 효율적으로 활용되도록하여 과도한 토큰 소비와 관련된 불필요한 비용이 줄어 듭니다 [3] [4].
3. 모델 비교 및 선택 : 새로운 Relic의 모델 비교 기능을 통해 개발자는 DeepSeek-R1을 포함한 다양한 AI 모델의 성능 및 비용 영향을 평가할 수 있습니다. 이 기능은 조직이 배포 할 모델에 대한 정보에 근거한 결정을 내려 특정 사용 사례에 대해 가장 비용 효율적인 옵션을 선택할 수 있도록 도와줍니다 [1] [4].
4. 개발 복잡성 감소 : DeepSeek-R1을 새로운 Relic AI 모니터링과 통합하여 개발자는 AI 응용 프로그램을 배포하고 관리하는 프로세스를 단순화 할 수 있습니다. 이 간소화 된 접근 방식은 AI 개발의 복잡성과 관련 비용을 줄여 조직이 인프라 관리보다는 혁신에 집중할 수있게합니다 [4] [7].
5. 강화 된 ROI : 새로운 유물의 관측 성 도구와 DeepSeek-R1의 비용 효율적인 아키텍처의 조합은 AI 채택을 가속화하고 투자 수익률 (ROI)을 향상시킵니다. AI 애플리케이션 성능에 대한 실시간 통찰력을 제공함으로써 New Relic은 조직이 문제를 신속하게 식별하고 해결하여 AI 배포가 실질적인 비즈니스 가치를 산출 할 수 있도록 도와줍니다 [4] [7].
6. 데이터 개인 정보 보호 및 보안 : New Relic을 사용하면 사용자가 모니터링에서 민감한 데이터를 제외하여 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수 할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 유출 및 관련 비용의 위험을 줄여 AI 애플리케이션 개발을위한 안전한 환경을 제공합니다 [1] [4].
전반적으로 새로운 Relic AI 모니터링을 DeepSeek-R1과 통합하면 AI 비용을 최적화하고 효율성을 높이며 AI 애플리케이션의 혁신 주도를위한 강력한 프레임 워크가 제공됩니다.
인용 :
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-onnitor-with-new-relic-ai- 모니터링
[2] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[3] https://newrelic.com/platform/ai-monitoring
[4] https://newrelic.com/press-release/20250203
[5] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-offers-deepseek-r1-as-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-ly-manging-serverless-model-guardrails.aspx
[6] https://middleware.io/blog/new-relic-pring/
[7] https://radicaldatascience.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/