Övervakning och utvärdering av prestanda för Deepseek-R1 på AWS GPU-instanser involverar flera steg och verktyg. Här är en detaljerad guide om hur man gör det effektivt:
Övervakningsverktyg och mätvärden
Amazon Cloudwatch
Amazon CloudWatch är ett viktigt verktyg för att övervaka AWS -resurser, inklusive GPU -instanser. Den samlar in och bearbetar rådata i läsbara, nära realtidsmätningar. För GPU -instanser kan du övervaka mätvärden som:- GPU -användning: Procentandelen tilldelade GPU: er som för närvarande används.
- Gpumemoryutilisering: Procentandelen av det totala GPU -minnet som används.
- CPUUTILISERING: Procentandelen av tilldelade EC2 -datorenheter som används.
- MemoryUtilization: Procentandelen minne som användes under provperioden.
För att aktivera GPU -användningsmetriker måste du installera CloudWatch -agenten på dina instanser och konfigurera den för att samla in NVIDIA GPU -mätvärden [2] [8].
NVIDIA -mätvärden
Förutom CloudWatch-mätvärden kan du använda kommandot `nvidia-smi 'för att övervaka GPU-prestanda i realtid. Detta kommando ger detaljerad information om GPU -användning, minnesanvändning och temperatur [5].Prestationsbedömningsmätningar för Deepseek-R1
När du utvärderar prestanda för Deepseek-R1-modellerna, fokusera på följande mätvärden:
-End-to-end latens: tiden mellan att skicka en begäran och ta emot svaret.
- Genomströmning (tokens per sekund): Antalet tokens som behandlas per sekund.
- Tid till första token: Tiden tar att generera det första tokenet i ett svar.
- Inter-Token Latency: tiden mellan att generera varje token i ett svar [1] [4].
Scenarier för testning
För att utvärdera Deepseek-R1-prestanda effektivt kan du överväga att testa olika scenarier:- Ingångstokenlängder: Testa med korta (t.ex. 512 tokens) och medium (t.ex. 3072 tokens) ingångslängder för att bedöma hur modellen hanterar olika ingångsstorlekar.
- Samtidsnivåer: Utvärdera prestanda under olika samtidighetsnivåer (t.ex. 1, 10) för att bedöma skalbarhet.
- Hårdvarukonfigurationer: Använd olika GPU -instansstyper (t.ex. P4D, G5, G6) med olika antal GPU: er för att hitta den optimala konfigurationen för din arbetsbelastning [1] [4].
Bästa metoder för övervakning och utvärdering
- Använd Amazon Sagemaker: Distribuera Deepseek-R1-modeller som använder Sagemaker för att utnyttja sin hanterade infrastruktur och prestandaövervakningsfunktioner.- Anpassad testning: Utför anpassade tester med dina specifika datasätt och användningsfall för att säkerställa att resultaten är relevanta för din applikation.
- Kontinuerlig övervakning: Övervaka regelbundet prestandametriker för att identifiera flaskhalsar och optimera resursanvändningen [4] [7].
Genom att följa dessa steg och använda rätt verktyg kan du effektivt övervaka och utvärdera prestandan för Deepseek-R1 på AWS GPU-instanser.
Citeringar:
]
[2] https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/ec2-metrics-analyzed.html
]
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
]
]
[8] https://docs.aws.amazon.com/amazoncloudwatch/latest/monitoring/cloudwatch-agent-nvidia-gpu.html
]