监视和评估DeepSeek-R1在AWS GPU实例上的性能涉及多个步骤和工具。这是有关如何有效执行的详细指南：
##监视工具和指标
Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatch是监视AWS资源(包括GPU实例)的关键工具。它将原始数据收集和处理成可读的，接近实时指标。对于GPU实例，您可以监视以下指标：-GPU利用率：当前正在使用的分配GPU的百分比。
- GPUMEMORYUTILIAD：使用的GPU总内存的百分比。
- cpuutilization：所使用的EC2计算单元的百分比。
- 记忆利用：样本期间使用的内存百分比。
要启用GPU利用率指标，您需要在实例上安装CloudWatch代理并配置它以收集NVIDIA GPU指标[2] [8]。
NVIDIA指标
除了CloudWatch指标外，您还可以使用`nvidia-smi`命令实时监视GPU性能。该命令提供了有关GPU利用率，内存使用和温度的详细信息[5]。DeepSeek-R1的性能评估指标
在评估DeepSeek-R1模型的性能时，专注于以下指标：
- 端到端延迟：发送请求和接收响应之间的时间。
- 吞吐量(每秒标记)：每秒处理的令牌数量。
- 首先要代币的时间：在响应中生成第一个令牌所花费的时间。
- 跨性潜伏期：在响应中生成每个令牌之间的时间[1] [4]。
##测试方案
为了有效地评估DeepSeek-R1性能，请考虑测试不同的方案：
- 输入令牌长度：用简短(例如512个令牌)和介质(例如3072代币)输入长度测试，以评估该模型如何处理变化的输入大小。
- 并发水平：评估不同并发水平(例如1，10)下的性能以评估可伸缩性。
- 硬件配置：使用具有不同数量的GPU的各种GPU实例类型(例如P4D，G5，G6)来找到工作负载的最佳配置[1] [4]。
##监视和评估的最佳实践
- 使用Amazon SageMaker：使用SageMaker部署DeepSeek-R1模型来利用其托管基础架构和性能监控功能。
- 自定义测试：使用特定数据集和用例执行自定义测试，以确保结果与您的应用程序相关。
- 连续监视：定期监视性能指标以识别瓶颈并优化资源利用率[4] [7]。
通过遵循这些步骤并使用正确的工具，您可以有效地监视和评估DeepSeek-R1在AWS GPU实例上的性能。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist------------------
[2] https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/latest/ec2-metrics-analyzed.html
[3] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_now_now_train_your_own_own_own_deepseekr1_model_on/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-large-model-inference-container/
[5] https://www.cloudoptimo.com/blog/aws-g6-gpu-instances-performance-use-cases-cases-and-cost-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-to-to-fer-deepseek-deepseek-r1-as-as-s-------------- as-as-as-server-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-managed-managed-managed-amazon-bedrock/