Bei der Bewertung der Leistung von Deekseek-R1-Modellen auf Amazon Sagemaker werden mehrere wichtige Metriken verwendet, um ihre Effizienz und Effektivität zu bewerten. Diese Metriken sind entscheidend, um zu verstehen, wie gut die Modelle in realen Anwendungen abschneiden, insbesondere in Bezug auf Reaktionsfähigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.
Schlüsselleistungskennzahlen
1. End-to-End-Latenz: Diese metrische misst die Gesamtzeit des Sendens einer Anfrage zum Empfang einer Antwort. Es ist wichtig, dass das Modell zeitnahe Ausgänge liefert, die die Benutzererfahrung und die Systemreaktionsfähigkeit direkt beeinflussen [1] [4].
2. Durchsatz (Token pro Sekunde): Der Durchsatz bezieht sich auf die Anzahl der pro Sekunde verarbeiteten Token. Es zeigt an, wie effizient das Modell große Datenvolumina verarbeiten kann, was für Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist, die eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung erfordern [1] [4].
3. Zeit bis zum ersten Token: Diese Metrik misst die Zeit, die für das Modell zur Erzeugung seines ersten Ausgangs -Tokens nach Erhalt eines Eingangs benötigt wird. Es ist wichtig für Anwendungen, bei denen ein sofortiges Feedback erforderlich ist [1] [4].
4. Latenz zwischengeführte Latenz: Dies misst die Zeit zwischen der Erzeugung aufeinanderfolgender Token. Es beeinflusst die Gesamtgeschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit des Modells, insbesondere in Echtzeitanwendungen [1] [4].
Bewertungsszenarien
- Eingangs-Token-Längen: Die Bewertungen werden typischerweise unter Verwendung verschiedener Eingangs-Token-Längen durchgeführt, um verschiedene reale Szenarien zu simulieren. Beispielsweise können Tests in Kurzlänge Eingänge (512 Token) und Eingänge mit mittlerer Länge (3072 Token) verwenden, um die Leistung unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten [1] [4].
- Parallelität: Tests werden häufig mit Parallelität durchgeführt, um mehrere Benutzer oder Anforderungen gleichzeitig zu simulieren. Dies hilft zu bewerten, wie gut das Modell eine erhöhte Last ohne Kompromisse mit Leistung umgeht [1] [4].
- Hardwarevariabilität: Die Leistung wird in verschiedenen Hardwarekonfigurationen bewertet, einschließlich Instanzen mit mehreren GPUs, um zu verstehen, wie das Modell mit unterschiedlichen Rechenressourcen skaliert wird [1] [4].
Bedeutung der Bewertung
Die Bewertung dieser Metriken ist entscheidend, um den Einsatz von Deekseek-R1-Modellen für Sagemaker zu optimieren. Durch das Verständnis der Leistung des Modells unter verschiedenen Bedingungen können Entwickler Konfigurationen Feinabstimmen, um eine bessere Reaktionsfähigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu erzielen. Dieser Prozess beinhaltet iterative Tests und Optimierung, um sicherzustellen, dass das Modell die spezifischen Anwendungsanforderungen erfüllt [2] [4].
Zusätzliche Überlegungen
Während sich die oben genannten Metriken auf die technische Leistung des Modells konzentrieren, sollten auch andere Aspekte wie Sicherheitsrisiken und ethische Überlegungen bewertet werden. Beispielsweise ist die Beurteilung potenzieller Schwachstellen im Modell wichtig, um die sichere Bereitstellung in Produktionsumgebungen zu gewährleisten [6]. Darüber hinaus können die Nutzung von Tools wie dem Modellmonitor und Debugger von Sagemaker Probleme während der Modellentwicklung und -bereitstellung identifizieren und angehen [2].
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-evaluation-with-amazon-sagemaker/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everying-about-teepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://docs.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-quality-metrics.html
[6] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-indeepseek-andother-frontier-rasoning-models
[7] https://github.com/aws--samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-informance-performance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html