Lors de l'évaluation des performances des modèles Deepseek-R1 sur Amazon Sagemaker, plusieurs mesures clés sont utilisées pour évaluer leur efficacité et leur efficacité. Ces mesures sont cruciales pour comprendre comment les modèles fonctionnent dans les applications du monde réel, en particulier en termes de réactivité, d'évolutivité et de rentabilité.
Mesures de performance clés
1. Latence de bout en bout: cette métrique mesure le temps total pris de l'envoi d'une demande à la réception d'une réponse. Il est essentiel pour s'assurer que le modèle fournit des sorties opportunes, ce qui a un impact direct sur l'expérience utilisateur et la réactivité du système [1] [4].
2. Débit (jetons par seconde): Le débit fait référence au nombre de jetons traités par seconde. Il indique à quel point le modèle peut gérer efficacement de grands volumes de données, ce qui est vital pour les applications nécessitant un traitement à grande vitesse [1] [4].
3. Temps de premier jeton: Cette métrique mesure le temps pris pour le modèle pour générer son premier jeton de sortie après avoir reçu une entrée. Il est important pour les applications où une rétroaction immédiate est nécessaire [1] [4].
4. latence inter-token: Cela mesure le temps entre la génération de jetons consécutifs. Il affecte la vitesse et la réactivité globales du modèle, en particulier dans les applications en temps réel [1] [4].
Scénarios d'évaluation
- Longueurs de jeton d'entrée: les évaluations sont généralement effectuées à l'aide de différentes longueurs de jeton d'entrée pour simuler divers scénarios du monde réel. Par exemple, les tests peuvent utiliser des entrées de courte longueur (512 jetons) et des entrées de longueur moyenne (tokens 3072) pour évaluer les performances dans différentes conditions [1] [4].
- concurrence: les tests sont souvent exécutés avec concurrence pour simuler plusieurs utilisateurs ou demandes simultanément. Cela permet d'évaluer dans quelle mesure le modèle gère la charge accrue sans compromettre les performances [1] [4].
- Variabilité matérielle: les performances sont évaluées sur différentes configurations matérielles, y compris les instances avec plusieurs GPU, pour comprendre comment le modèle évolue avec des ressources de calcul variables [1] [4].
Importance de l'évaluation
L'évaluation de ces mesures est cruciale pour optimiser le déploiement de modèles Deepseek-R1 sur SageMaker. En comprenant comment le modèle fonctionne dans différentes conditions, les développeurs peuvent affiner les configurations pour obtenir une meilleure réactivité, une meilleure évolutivité et une efficacité. Ce processus implique des tests itératifs et de l'optimisation pour s'assurer que le modèle répond aux exigences d'application spécifiques [2] [4].
Considérations supplémentaires
Bien que les mesures ci-dessus se concentrent sur les performances techniques du modèle, d'autres aspects tels que les risques de sécurité et les considérations éthiques devraient également être évalués. Par exemple, l'évaluation des vulnérabilités potentielles dans le modèle est importante pour assurer son déploiement sûr dans les environnements de production [6]. De plus, tirer parti des outils tels que le moniteur et le débogueur de modèle de Sagemaker peut aider à identifier et résoudre les problèmes pendant le développement et le déploiement du modèle [2].
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[2] https://www.bdsuite.com/blog/model-evaluation-with-amazon-sagemaker/
[3] https://www.popai.pro/templateasset/resources/Everything-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-quality-metrrics.html
[6] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-eepseek-and-other-fratier-reasoning-modes
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilla/deepseek-r1-distilled-performance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html