DeepSeek 提供了一系列监控工具，旨在跟踪模型性能、诊断问题并优化资源使用。 这些工具侧重于三个主要领域：实时指标、历史数据分析和特定于模型的诊断。 开发人员可以使用这些工具来确保模型高效运行、保持可靠性并适应不断变化的情况。
第一类包括实时性能仪表板，该仪表板显示延迟、吞吐量和错误率等指标。 例如，实时仪表板可能会显示每秒处理的请求数、平均响应时间以及服务器资源利用率（CPU、内存、GPU）。 可以配置警报，以便在指标超过预定义阈值时通知团队，例如延迟突然飙升或成功推理率下降。 这些工具通常与 Prometheus 或 Grafana 等常见可观测性平台集成，使开发人员可以将模型性能与基础设施健康状况相关联。 这种实时可见性有助于团队快速识别瓶颈——例如，如果 GPU 内存使用率在高峰流量期间达到峰值，工程师可以扩展资源或优化模型架构。
对于历史分析，DeepSeek 提供日志记录和趋势可视化工具。 指标会随着时间的推移存储，使团队能够分析模式，例如性能逐渐下降或季节性使用高峰。 开发人员可能会比较每周的错误率，以检测模型更新后的回归，或者跟踪不同硬件配置的推理速度。 自动化异常检测等工具可以标记异常行为，例如特定输入类型的预测错误突然增加。 例如，如果文本模型在训练数据更新后开始在某些语言结构上失败，历史日志可以帮助查明问题何时开始。 这些工具通常支持将数据导出为与 Python 的 Pandas 或 Jupyter notebook 等分析框架兼容的格式，从而可以进行更深入的调查。
特定于模型的诊断包括专为机器学习工作流程量身定制的工具。 DeepSeek 提供特征漂移检测，以便在输入数据分布偏离训练数据时提醒团队，这会降低准确性。 例如，在日光照片上训练的图像模型如果在夜间图像的场景中部署可能会表现不佳——漂移检测会突出显示这种不匹配。 此外，诸如预测可解释性仪表板之类的工具可帮助开发人员理解模型决策，例如可视化哪些输入特征影响了分类结果。 还包括 A/B 测试框架，允许团队比较生产中的模型版本。 例如，可以针对当前版本测试新的推荐算法，以衡量点击率的提高。 这些专用工具可确保开发人员能够长期保持模型的准确性、可解释性和相关性。