AWS GPUインスタンスでのDeepSeek-R1のパフォーマンスの監視と評価には、いくつかのステップとツールが含まれます。これを効果的に行う方法に関する詳細なガイドは次のとおりです。
##監視ツールとメトリック
Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatchは、GPUインスタンスを含むAWSリソースを監視するための重要なツールです。生データを収集して、読みやすく、近いリアルタイムメトリックに処理します。 GPUインスタンスの場合、次のようなメトリックを監視できます。-GPU利用：現在使用されている割り当てられたGPUの割合。
-GPUMEMOUTILIZINATION：使用中の総GPUメモリの割合。
-CPuutilization：使用中の割り当てられたEC2計算ユニットの割合。
- 記憶酸化：サンプル期間中に使用されるメモリの割合。
GPU使用率のメトリックを有効にするには、インスタンスにCloudWatchエージェントをインストールし、NVIDIA GPUメトリックを収集するように構成する必要があります[2] [8]。
nvidiaメトリック
CloudWatchメトリックに加えて、 `nvidia-smi`コマンドを使用してGPUのパフォーマンスをリアルタイムで監視できます。このコマンドは、GPUの利用、メモリ使用量、および温度に関する詳細な情報を提供します[5]。deepseek-r1のパフォーマンス評価メトリック
DeepSeek-R1モデルのパフォーマンスを評価するときは、次のメトリックに焦点を当てます。
- エンドツーエンドのレイテンシ：リクエストを送信してから応答を受信するまでの時間。
- スループット(1秒あたりのトークン)：毎秒処理されるトークンの数。
- 最初のトークンまでの時間：応答で最初のトークンを生成するのにかかった時間。
- トークン間レイテンシ：応答で各トークンを生成するまでの時間[1] [4]。
##テストのシナリオ
DeepSeek-R1のパフォーマンスを効果的に評価するには、さまざまなシナリオのテストを検討してください。
- 入力トークンの長さ：短い(例えば512トークン)および中程度(たとえば、3072トークン)入力長でテストして、モデルがさまざまな入力サイズを処理する方法を評価します。
- 並行性レベル：スケーラビリティを評価するために、異なる並行性レベル(1、10など)でパフォーマンスを評価します。
- ハードウェア構成：さまざまな数のGPUでさまざまなGPUインスタンスタイプ(P4D、G5、G6など)を使用して、ワークロードの最適な構成を見つけます[1] [4]。
##監視と評価のためのベストプラクティス
-AmazonSagemaker：SageMakerを使用してDeepseek-R1モデルを展開して、マネージドインフラストラクチャとパフォーマンス監視機能を活用します。
- カスタムテスト：特定のデータセットとユースケースでカスタムテストを実行して、結果がアプリケーションに関連するようにします。
- 継続的な監視：パフォーマンスメトリックを定期的に監視して、ボトルネックを特定し、リソースの利用を最適化します[4] [7]。
これらの手順に従って適切なツールを使用することにより、AWS GPUインスタンスでDeepSeek-R1のパフォーマンスを効果的に監視および評価できます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-modelsと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/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://www.cloudoptimo.com/blog/aws-g6-gpu-instances-purformance-use-cases-and-cost-ptimization/
[6] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-evaluation/deepseek-r1-distill/deepseek-r1-distill-performance-evaluation-report.ipynb
[7] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-of-deepseek-r1-as-fuly-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-fuly-manage-mazon-bedrock/