Deepseek-R1: n suorituskyvyn seuranta ja arviointi AWS GPU -tapauksissa sisältää useita vaiheita ja työkaluja. Tässä on yksityiskohtainen opas siitä, miten se tehdään tehokkaasti:
Valvontatyökalut ja mittarit
Amazon Cloudwatch
Amazon Cloudwatch on avaintyökalu AWS -resurssien seurantaan, mukaan lukien GPU -tapaukset. Se kerää ja käsittelee raakatietoja luettavissa oleviin, lähes reaaliaikaisiin mittareihin. GPU -tapauksiin voit seurata mittareita, kuten:- GPU: n käyttö: tällä hetkellä käytössä olevan allokoidun GPU: n prosenttiosuus.
- GPUMEMORYUTILING: GPU -muistin kokonaismäärä käytössä.
- CPUUTILATION: Käytössä olevien EC2 -laskentayksiköiden prosenttiosuus.
- Muistivalmistus: Näytejakson aikana käytetyn muistin prosenttiosuus.
Jotta GPU -käyttömittarit otetaan käyttöön, sinun on asennettava Cloudwatch -agentti tapauksiin ja määritettävä se keräämään NVIDIA GPU -mittarit [2] [8].
nvidia -mittarit
Cloudwatch-mittareiden lisäksi voit käyttää `nvidia-smi` -komentoa seurataksesi GPU-suorituskykyä reaaliajassa. Tämä komento tarjoaa yksityiskohtaisia tietoja GPU: n käytöstä, muistin käytöstä ja lämpötilasta [5].Suorituskyvyn arviointimittarit Deepseek-R1: lle
Kun arvioidaan Deepseek-R1-mallien suorituskykyä, keskity seuraaviin mittareihin:
-Pääsypäinen viive: Aika pyynnön lähettämisen ja vastauksen vastaanottamisen välillä.
- Suorituskyky (rahakkeet sekunnissa): Käsitettyjen rahakkeiden lukumäärä sekunnissa.
- Aika ensimmäiseen tunnukseen: Ensimmäisen tunnuksen tuottamiseen vastauksessa kuluva aika.
- Toissijainen latenssi: Aika jokaisen tunnuksen luomisen välillä vastauksessa [1] [4].
Skenaariot testattavaksi
Arvioidaksesi DeepSeek-R1-suorituskykyä tehokkaasti, harkitse erilaisten skenaarioiden testaamista:- Syöttömerkin pituudet: Testaa lyhyillä (esim. 512 tokenilla) ja väliaineella (esim. 3072 tokenilla) tulopituudet arvioidaksesi, kuinka malli käsittelee tulokokoja.
- Samanaikaisuus: Arvioi suorituskyky erilaisilla samanaikaisuuksilla (esim. 1, 10) skaalautuvuuden arvioimiseksi.
- Laitteistokokoonpanot: Käytä erilaisia GPU -ilmentymätyyppejä (esim. P4D, G5, G6) eri GPU: n lukumäärillä löytääksesi optimaalisen kokoonpanon työmäärillesi [1] [4].
seurantaa ja arviointia koskevat parhaat käytännöt
- Käytä Amazon Sagemaker: Aseta Deepseek-R1-malleja käyttämällä Sagemakeria hyödyntämään sen hallittua infrastruktuuria ja suorituskyvyn seurantaominaisuuksia.- Mukautettu testaus: Suorita räätälöity testaus tietyillä tietojoukoillasi ja käyttötapauksilla varmistaaksesi, että tulokset ovat merkityksellisiä sovelluksellesi.
- Jatkuva seuranta: Seuraa säännöllisesti suorituskykymittareita pullonkaulojen tunnistamiseksi ja resurssien hyödyntämisen optimoimiseksi [4] [7].
Seuraamalla näitä vaiheita ja käyttämällä oikeita työkaluja, voit tarkkailla ja arvioida Deepseek-R1: n suorituskykyä AWS GPU -tapahtumissa.
Viittaukset:
.
[2] https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/ec2-metrics-analysed.html
.
.
.
.
.
[8] https://docs.aws.amazon.com/amazoncloudwatch/latest/monitoring/cloudwatch-agent-nvidia-gpu.html
[9.