Monitorear y evaluar el rendimiento de Deepseek-R1 en instancias de GPU de AWS implica varios pasos y herramientas. Aquí hay una guía detallada sobre cómo hacerlo de manera efectiva:
Monitoreo de herramientas y métricas
Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatch es una herramienta clave para monitorear los recursos de AWS, incluidas las instancias de GPU. Recopila y procesa datos sin procesar en métricas legibles y casi en tiempo real. Para instancias de GPU, puede monitorear métricas como:- Utilización de la GPU: el porcentaje de GPU asignadas actualmente en uso.
- Gpumemoryutilización: el porcentaje de memoria total de GPU en uso.
- Cpuutilización: el porcentaje de unidades de cómputo EC2 asignadas en uso.
- MemoryUtilization: el porcentaje de memoria utilizado durante el período de muestra.
Para habilitar las métricas de utilización de GPU, debe instalar el agente de CloudWatch en sus instancias y configurarlo para recopilar métricas de GPU NVIDIA [2] [8].
Métricas Nvidia
Además de las métricas de CloudWatch, puede usar el comando `NVIDIA-SMI` para monitorear el rendimiento de la GPU en tiempo real. Este comando proporciona información detallada sobre la utilización de GPU, el uso de la memoria y la temperatura [5].Métricas de evaluación del rendimiento para Deepseek-R1
Al evaluar el rendimiento de los modelos Deepseek-R1, concéntrese en las siguientes métricas:
-Latencia de extremo a extremo: el tiempo entre enviar una solicitud y recibir la respuesta.
- rendimiento (tokens por segundo): el número de tokens procesados por segundo.
- Tiempo de token del primer: el tiempo necesario para generar el primer token en una respuesta.
- Latencia interactiva: el tiempo entre generar cada token en una respuesta [1] [4].
Escenarios para pruebas
Para evaluar el rendimiento de Deepseek-R1 de manera efectiva, considere probar diferentes escenarios:- Longitudes de token de entrada: pruebe con longitudes de entrada cortas (por ejemplo, 512 tokens) y media (por ejemplo, tokens 3072) para evaluar cómo el modelo maneja los tamaños de entrada variables.
- Niveles de concurrencia: evaluar el rendimiento bajo diferentes niveles de concurrencia (por ejemplo, 1, 10) para evaluar la escalabilidad.
- Configuraciones de hardware: use varios tipos de instancias de GPU (por ejemplo, P4D, G5, G6) con diferentes números de GPU para encontrar la configuración óptima para su carga de trabajo [1] [4].
Las mejores prácticas para el monitoreo y la evaluación
- Use Amazon Sagemaker: implementa modelos Deepseek-R1 con Sagemaker para aprovechar sus capacidades de monitoreo de infraestructura y rendimiento administrados.- Pruebas personalizadas: Realice pruebas personalizadas con sus conjuntos de datos específicos y casos de uso para garantizar que los resultados sean relevantes para su aplicación.
- Monitoreo continuo: controle regularmente las métricas de rendimiento para identificar cuellos de botella y optimizar la utilización de recursos [4] [7].
Siguiendo estos pasos y utilizando las herramientas adecuadas, puede monitorear y evaluar de manera efectiva el rendimiento de Deepseek-R1 en instancias de GPU de AWS.
Citas:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[5] https://www.cloudoptimo.com/blog/aws-g6-gpu-instances-performance-use-cases-and-cost-optimization/
[6] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-distilled-performance-evaluation-report.ipynb
[7] https://virtualizationReview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-epseek-r1-as-fly-maned-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-lyly-managed-amazon-bedrock/