New Relics modelljämförelsefunktion, när den är integrerad med Deepseek-R1, ger en omfattande verktygssats för utvecklare och företag för att utvärdera och optimera AI-applikationer. Så här fungerar det:
Översikt över New Relics AI -övervakning
New Relic erbjuder en robust observerbarhetsplattform som utvidgar sitt stöd till Deepseek-modellerna, inklusive Deepseek-R1. Denna integration gör det möjligt för användare att övervaka applikationer som bygger på dessa modeller i realtid, vilket ger insikter om prestanda, kvalitet och kostnadsmätningar [1] [2]. Plattformen stöder ett brett utbud av AI -modeller, inklusive OpenAI, Claude och AWS Bedrock, vilket gör det till ett mångsidigt verktyg för att hantera olika AI -ekosystem [7].
Nyckelfunktioner i modelljämförelse
1. Prestationsutvärdering: New Relics AI-övervakning gör det möjligt för användare att bedöma hur olika modeller, till exempel Deepseek-R1, fungerar över olika riktmärken och uppgifter. Detta inkluderar utvärdering av mätvärden som genomströmning och latens, som är avgörande för att säkerställa effektiv applikationsdrift [5] [7].
2. Kostnadsoptimering: Plattformen ger detaljerad insikt i tokenanvändning och andra kostnadsrelaterade mätvärden. Detta hjälper organisationer att optimera sina AI -utgifter genom att välja modeller som erbjuder den bästa balansen mellan prestanda och kostnad. Deepseek-modellerna, som är kostnadseffektiva, gynnas avsevärt av denna funktion [1] [7].
3. Modellväxlingsförtroende: En av de framstående funktionerna i New Relics integration är dess förmåga att hjälpa användare att växla mellan olika AI -modeller med förtroende. Genom att jämföra effekterna av att byta modeller på applikationsprestanda och tokenanvändning kan utvecklare fatta välgrundade beslut om vilka modeller som bäst passar deras applikationer [7].
4. Synlighet i realtid: New Relic erbjuder en vy i realtid av AI-applikationstacken, som täcker tjänster, infrastruktur och AI-lagret. Denna omfattande synlighet säkerställer att problem snabbt kan identifieras och lösas, vilket upprätthåller tillförlitlighet och kvalitet i AI-drivna applikationer [2] [7].
Integrationsprocess
För att integrera Deepseek -modellerna med ny Relic AI -övervakning följer användare vanligtvis dessa steg:
- Registrera dig eller logga in: Användare börjar med att registrera dig för ett nytt relikkonto eller logga in om de redan har ett.
- Välj integration: De navigerar sedan till avsnittet "Integrationer och agenter" och söker efter OpenAI, eftersom Deepseek-modellerna använder ett OpenAI-kompatibelt API.
- Instrument Applikationen: Användare följer den guidade onboardingprocessen för att instrumentera deras AI -applikation byggd med Deepseek, som innebär att integrera det nya relikagentet i deras applikationskod [1].
Fördelar för Deepseek-R1-användare
Integrationen av New Relic med Deepseek-R1 erbjuder flera fördelar:
-Förbättrad prestandaövervakning: Användare kan övervaka prestanda för Deepseek-R1 i realtid, vilket säkerställer att modellen fungerar effektivt inom sina applikationer.
- Kostnadseffektivitet: Genom att utnyttja Deepseeks kostnadseffektiva arkitektur och New Relics kostnadsanalysverktyg kan användare optimera sina AI-utgifter.
- Informerat beslutsfattande: Funktionen för modelljämförelse hjälper användare att bestämma sig för att hålla sig till Deepseek-R1 eller byta till andra modeller baserat på prestanda och kostnadsmätningar [2] [5].
Sammantaget ger New Relics modelljämförelsefunktion, i kombination med Deepseek-R1, utvecklare att optimera AI-applikationer effektivt, vilket säkerställer att de snabbt kan anta AI-teknologier och uppnå en snabbare avkastning på investeringen (ROI) [7].
Citeringar:
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-loth
[2] https://newrelic.com/press-release/20250203
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/386424
]
[5] https://www.linkedin.com/posts/gariano_deploy2
]
]
]
[9] https://www.computerweekly.com/news/366618774/new-relic-extends-observability-to-deepseek