عند تقييم أداء نماذج Deepseek-R1 على Amazon Sagemaker ، يتم استخدام العديد من المقاييس الرئيسية لتقييم كفاءتها وفعاليتها. هذه المقاييس أمر بالغ الأهمية لفهم مدى أداء النماذج في التطبيقات الواقعية ، وخاصة من حيث الاستجابة ، قابلية التوسع ، وفعالية التكلفة.
مقاييس أداء المفتاح
1. من الضروري التأكد من أن النموذج يوفر مخرجات في الوقت المناسب ، مما يؤثر بشكل مباشر على تجربة المستخدم واستجابة النظام [1] [4].
2. الإنتاجية (الرموز في الثانية): تشير الإنتاجية إلى عدد الرموز التي تمت معالجتها في الثانية. ويشير إلى مدى كفاءة النموذج يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، وهو أمر حيوي للتطبيقات التي تتطلب معالجة عالية السرعة [1] [4].
3. حان الوقت إلى الرمز المميز الأول: يقيس هذا المقياس الوقت المستغرق للنموذج لإنشاء رمز الإخراج الأول بعد تلقي مدخلات. من المهم للتطبيقات التي تكون فيها التعليقات الفورية ضرورية [1] [4].
4. الكمون بين الحنك: هذا يقيس الوقت بين توليد الرموز المميزة المتتالية. إنه يؤثر على السرعة الكلية واستجابة النموذج ، وخاصة في التطبيقات في الوقت الفعلي [1] [4].
سيناريوهات التقييم
- أطوال رمز الإدخال: يتم إجراء التقييمات عادة باستخدام أطوال رمز إدخال مختلفة لمحاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي المختلفة. على سبيل المثال ، قد تستخدم الاختبارات مدخلات قصيرة الطول (512 رمزًا) ومدخلات متوسطة الطول (3072 رمزًا) لتقييم الأداء في ظل ظروف مختلفة [1] [4].
- التزامن: غالبًا ما يتم إجراء الاختبارات مع التزامن لمحاكاة عدة مستخدمين أو طلبات في وقت واحد. يساعد هذا في تقييم مدى تعامل النموذج مع زيادة الحمل دون المساس بالأداء [1] [4].
- تباين الأجهزة: يتم تقييم الأداء عبر تكوينات الأجهزة المختلفة ، بما في ذلك الحالات التي تحتوي على وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، لفهم كيفية قيام النموذج بموارد حسابية متفاوتة [1] [4].
أهمية التقييم
يعد تقييم هذه المقاييس أمرًا بالغ الأهمية لتحسين نشر نماذج Deepseek-R1 على Sagemaker. من خلال فهم كيفية أداء النموذج في ظل ظروف مختلفة ، يمكن للمطورين ضبط التكوينات لتحقيق استجابة أفضل وقابلية التوسع وفعالية التكلفة. تتضمن هذه العملية الاختبار التكراري والتحسين للتأكد من أن النموذج يفي بمتطلبات تطبيق محددة [2] [4].
اعتبارات إضافية
في حين تركز المقاييس المذكورة أعلاه على الأداء الفني للنموذج ، ينبغي أيضًا تقييم الجوانب الأخرى مثل مخاطر الأمن والاعتبارات الأخلاقية. على سبيل المثال ، يعد تقييم نقاط الضعف المحتملة في النموذج أمرًا مهمًا لضمان نشره الآمن في بيئات الإنتاج [6]. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد أدوات الاستفادة من أدوات Sagemaker وتصحيح الأخطاء في تحديد القضايا ومعالجتها أثناء تطوير النماذج ونشرها [2].
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-evaluation-with-amazon-sagemaker/
[3]
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-quality-metrics.html
[6] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-reks-in-deepseek-and-phrontier-reasoning-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-forformance-evaluation/deepeek-r1-distilled/deepseek-distilled-performance-valuation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html