Bij het evalueren van de prestaties van Deepseek-R1-modellen op Amazon Sagemaker worden verschillende belangrijke statistieken gebruikt om hun efficiëntie en effectiviteit te beoordelen. Deze statistieken zijn cruciaal om te begrijpen hoe goed de modellen presteren in echte toepassingen, met name in termen van responsiviteit, schaalbaarheid en kosteneffectiviteit.
Key Performance Metrics
1. End-to-end latentie: deze metriek meet de totale tijd die nodig is om een verzoek te sturen naar het ontvangen van een antwoord. Het is essentieel om ervoor te zorgen dat het model tijdige outputs biedt, wat direct invloed heeft op gebruikerservaring en systeemresponsiviteit [1] [4].
2. doorvoer (tokens per seconde): doorvoer verwijst naar het aantal verwerkte tokens per seconde. Het geeft aan hoe efficiënt het model grote hoeveelheden gegevens kan verwerken, wat van vitaal belang is voor toepassingen waarvoor een hoge versnelling vereist [1] [4].
3. Tijd om eerst te token: deze metriek meet de tijd die het model is genomen om zijn eerste uitvoertoken te genereren na ontvangst van een invoer. Het is belangrijk voor toepassingen waar onmiddellijke feedback nodig is [1] [4].
4. Inter-Token latentie: dit meet de tijd tussen het genereren van opeenvolgende tokens. Het beïnvloedt de algehele snelheid en het reactievermogen van het model, vooral in realtime toepassingen [1] [4].
evaluatiescenario's
- Invoertokenlengtes: evaluaties worden meestal uitgevoerd met behulp van verschillende input tokenlengtes om verschillende real-world scenario's te simuleren. Tests kunnen bijvoorbeeld ingangen van korte lengte (512 tokens) en middellange ingangen (3072 tokens) gebruiken om de prestaties onder verschillende omstandigheden te beoordelen [1] [4].
- Gelijktijdigheid: tests worden vaak uitgevoerd met gelijktijdigheid om meerdere gebruikers of verzoeken tegelijkertijd te simuleren. Dit helpt evalueren hoe goed het model verhoogde belasting omgaat zonder de prestaties in gevaar te brengen [1] [4].
- Hardwarevariabiliteit: prestaties worden geëvalueerd op verschillende hardwareconfiguraties, waaronder instanties met meerdere GPU's, om te begrijpen hoe het model schaalt met verschillende rekenbronnen [1] [4].
Belang van evaluatie
Het evalueren van deze statistieken is cruciaal voor het optimaliseren van de implementatie van Deepseek-R1-modellen op Sagemaker. Door te begrijpen hoe het model presteert onder verschillende omstandigheden, kunnen ontwikkelaars configuraties verfijnen om een betere responsiviteit, schaalbaarheid en kosteneffectiviteit te bereiken. Dit proces omvat iteratieve testen en optimalisatie om ervoor te zorgen dat het model voldoet aan specifieke toepassingsvereisten [2] [4].
Aanvullende overwegingen
Hoewel de bovenstaande statistieken zich richten op de technische prestaties van het model, moeten ook andere aspecten zoals beveiligingsrisico's en ethische overwegingen worden geëvalueerd. Het beoordelen van potentiële kwetsbaarheden in het model is bijvoorbeeld belangrijk om de veilige implementatie in productieomgevingen te waarborgen [6]. Bovendien kunnen hefboomtools zoals Model Monitor en Debugger van Sagemaker helpen bij het identificeren en aanpakken van problemen tijdens modelontwikkeling en implementatie [2].
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-evaluation-with-amazon-sagemaker/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/verything-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-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-risk-in-edepseek-and-other-frontier-rasoning-models
[7] https://github.com/aws-sample
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html