Při hodnocení výkonnosti modelů DeepSeek-R1 na Amazon SageMaker se používá několik klíčových metrik k posouzení jejich účinnosti a účinnosti. Tyto metriky jsou zásadní pro pochopení toho, jak dobře modely fungují v aplikacích v reálném světě, zejména z hlediska citlivosti, škálovatelnosti a efektivity nákladů.
Metriky klíčových výkonů
1. Latence end-to-end: Tato metrika měří celkový čas odesláním požadavku na obdržení odpovědi. Je nezbytné pro zajištění toho, aby model poskytoval včasné výstupy, které přímo ovlivňují uživatelskou zkušenost a reakci systému [1] [4].
2. propustnost (žetony za sekundu): Propustnost se týká počtu zpracovaných tokenů za sekundu. Znamená to, jak efektivně může model zvládnout velké objemy dat, což je zásadní pro aplikace vyžadující vysokorychlostní zpracování [1] [4].
3. Čas do prvního tokenu: Tato metrika měří čas potřebný k tomu, aby model vytvořil svůj první výstupní token po obdržení vstupu. Je důležité pro aplikace, kde je nutná okamžitá zpětná vazba [1] [4].
4. Inter-tokenová latence: To měří dobu mezi generováním po sobě jdoucích žetonů. Ovlivňuje celkovou rychlost a citlivost modelu, zejména v aplikacích v reálném čase [1] [4].
Scénáře hodnocení
- Délka vstupního tokenu: Hodnocení se obvykle provádějí pomocí různých délek vstupních tokenů pro simulaci různých scénářů v reálném světě. Například testy mohou k posouzení výkonu za různých podmínek používat vstupy krátké délky (512 žetonů) a vstupy střední délky (3072 tokenů) [1] [4].
- Souběžnost: Testy se často provádějí se souběžností pro simulaci více uživatelů nebo požadavků současně. To pomáhá vyhodnotit, jak dobře model zpracovává zvýšené zatížení bez ohrožení výkonnosti [1] [4].
- Variabilita hardwaru: Výkon je hodnocen v různých konfiguracích hardwaru, včetně instancí s více GPU, aby se pochopilo, jak model mění s různými výpočetními zdroji [1] [4].
Důležitost hodnocení
Hodnocení těchto metrik je zásadní pro optimalizaci nasazení modelů DeepSeek-R1 na SageMaker. Pochopením toho, jak model funguje za různých podmínek, mohou vývojáři doladit konfigurace, aby dosáhli lepší citlivosti, škálovatelnosti a efektivity nákladů. Tento proces zahrnuje iterativní testování a optimalizaci, aby se zajistilo, že model splňuje specifické požadavky na aplikaci [2] [4].
Další úvahy
Zatímco výše uvedené metriky se zaměřují na technickou výkonnost modelu, měly by být také vyhodnoceny i další aspekty, jako jsou bezpečnostní rizika a etické úvahy. Například posouzení potenciálních zranitelnosti v modelu je důležité pro zajištění jeho bezpečného nasazení ve výrobních prostředích [6]. Kromě toho mohou využívání nástrojů, jako je modelový monitor a debugger SageMaker, pomoci identifikovat a řešit problémy během vývoje a nasazení modelu [2].
Citace:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek---distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-evaluation-with-amazon-sagemaker/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-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-risk-in-deepseek-and-other-Frontier-Reasoning-Models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-rIstIlled-Performance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html