Monitoring en evaluatie van de prestaties van Deepseek-R1 op AWS GPU-instanties omvat verschillende stappen en tools. Hier is een gedetailleerde gids om het effectief te doen:
Monitoringhulpmiddelen en statistieken
Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatch is een belangrijk hulpmiddel voor het bewaken van AWS -bronnen, inclusief GPU -instanties. Het verzamelt en verwerkt onbewerkte gegevens in leesbare, bijna realtime statistieken. Voor GPU -instanties kunt u statistieken volgen zoals:- GPU -gebruik: het percentage toegewezen GPU's die momenteel in gebruik is.
- Gpumemoryutilisatie: het percentage van het totale GPU -geheugen dat wordt gebruikt.
- CpUutilisatie: het percentage toegewezen EC2 -rekeneenheden in gebruik.
- MemoryUtilization: het percentage geheugen dat tijdens de steekproefperiode wordt gebruikt.
Om GPU -gebruiksstatistieken in te schakelen, moet u de CloudWatch -agent op uw instanties installeren en configureren om NVIDIA GPU -statistieken te verzamelen [2] [8].
nvidia statistieken
Naast CloudWatch-statistieken kunt u de opdracht `nvidia-smi` gebruiken om de GPU-prestaties in realtime te controleren. Deze opdracht biedt gedetailleerde informatie over GPU -gebruik, geheugengebruik en temperatuur [5].prestatie-evaluatiestatistieken voor Deepseek-R1
Bij het evalueren van de prestaties van DeepSeek-R1-modellen, concentreer u zich op de volgende statistieken:
-End-to-end latentie: de tijd tussen het verzenden van een verzoek en het ontvangen van het antwoord.
- doorvoer (tokens per seconde): het aantal verwerkte tokens per seconde.
- Time to First Token: de tijd die nodig is om het eerste token in een reactie te genereren.
- Inter-Token latentie: de tijd tussen het genereren van elk token in een reactie [1] [4].
Scenario's voor testen
Overweeg om verschillende scenario's effectief te testen om de diepe-R1-prestaties effectief te evalueren:- Input tokenlengtes: test met korte (bijv. 512 tokens) en medium (bijv. 3072 tokens) inganglengtes om te beoordelen hoe het model omgaat met variërende ingangsgroottes.
- Gelijktijdigheidsniveaus: evalueer de prestaties onder verschillende gelijktijdige niveaus (bijv. 1, 10) om schaalbaarheid te beoordelen.
- Hardwareconfiguraties: gebruik verschillende GPU -instantietypen (bijv. P4D, G5, G6) met verschillende nummers GPU's om de optimale configuratie voor uw werklast te vinden [1] [4].
Best practices voor monitoring en evaluatie
- Gebruik Amazon Sagemaker: implementeer deepseek-R1-modellen met behulp van Sagemaker om de beheerde infrastructuur- en prestatiemonitoringmogelijkheden te benutten.- Aangepaste testen: voer aangepaste testen uit met uw specifieke datasets en use cases om ervoor te zorgen dat de resultaten relevant zijn voor uw toepassing.
- Continue monitoring: controleer regelmatig de prestatiestatistieken om knelpunten te identificeren en het gebruik van middelen te optimaliseren [4] [7].
Door deze stappen te volgen en de juiste tools te gebruiken, kunt u de prestaties van DeepSeek-R1 op AWS GPU-instanties effectief controleren en evalueren.
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-Amazon-Sagemaker-ai/
[2] https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/ec2-metrics-analyzed.html
[3] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[5] https://www.cloudoptimo.com/blog/aws-g6-gpu-instances-performance-Use- en-cost-optimization/
[6] https://github.com/aws-sample
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-de-deepseek-r1-Anful-Managed-Serverless-Model.aspx
[8] https://docs.aws.amazon.com/amazoncloudwatch/latest/monitoring/cloudwatch-agent-nvidia-gpu.html
[9] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ful-anaged-amazon-bedrock/