Quando si valutano le prestazioni dei modelli DeepSeek-R1 su Amazon Sagemaker, vengono utilizzate diverse metriche chiave per valutare la loro efficienza ed efficacia. Queste metriche sono cruciali per comprendere quanto bene i modelli si comportano nelle applicazioni del mondo reale, in particolare in termini di reattività, scalabilità e efficacia in termini di costi.
metriche per le prestazioni chiave
1. Latenza end-to-end: questa metrica misura il tempo totale impiegato dall'invio di una richiesta alla ricezione di una risposta. È essenziale per garantire che il modello fornisca output tempestivi, che influiscono direttamente sull'esperienza dell'utente e sulla reattività del sistema [1] [4].
2. Throughput (token al secondo): la throughput si riferisce al numero di token elaborati al secondo. Indica quanto in modo efficiente il modello possa gestire grandi volumi di dati, che è vitale per le applicazioni che richiedono elaborazione ad alta velocità [1] [4].
3. Time to First Token: questa metrica misura il tempo impiegato per il modello per generare il suo primo token di uscita dopo aver ricevuto un input. È importante per le applicazioni in cui è necessario un feedback immediato [1] [4].
4. Latenza inter-torsione: questo misura il tempo tra la generazione di token consecutivi. Colpisce la velocità complessiva e la reattività del modello, specialmente nelle applicazioni in tempo reale [1] [4].
Scenari di valutazione ###
- Lunghezze token di input: le valutazioni sono in genere condotte utilizzando diverse lunghezze dei token di input per simulare vari scenari del mondo reale. Ad esempio, i test potrebbero utilizzare ingressi a lungo lunghezza (512 token) e ingressi di media lunghezza (token 3072) per valutare le prestazioni in condizioni diverse [1] [4].
- Concorrenza: i test vengono spesso eseguiti con concorrenza per simulare più utenti o richieste contemporaneamente. Questo aiuta a valutare quanto bene il modello gestisce un aumento del carico senza compromettere le prestazioni [1] [4].
- Variabilità hardware: le prestazioni vengono valutate attraverso diverse configurazioni hardware, inclusi istanze con più GPU, per capire come il modello si ridimensiona con diverse risorse computazionali [1] [4].
Importanza della valutazione
La valutazione di queste metriche è cruciale per ottimizzare la distribuzione dei modelli DeepSeek-R1 su SageMaker. Comprendendo come il modello funziona in condizioni diverse, gli sviluppatori possono mettere a punto configurazioni per ottenere una migliore reattività, scalabilità e efficacia in termini di costi. Questo processo prevede test e ottimizzazione iterativi per garantire che il modello soddisfi requisiti specifici dell'applicazione [2] [4].
considerazioni aggiuntive
Mentre le metriche di cui sopra si concentrano sulle prestazioni tecniche del modello, dovrebbero essere valutati anche altri aspetti come i rischi di sicurezza e le considerazioni etiche. Ad esempio, valutare potenziali vulnerabilità nel modello è importante per garantire la sua distribuzione sicura negli ambienti di produzione [6]. Inoltre, sfruttare strumenti come il monitor e il debugger di SageMaker possono aiutare a identificare e affrontare i problemi durante lo sviluppo e la distribuzione del modello [2].
Citazioni:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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/templateSet/resources/everything-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-dtisiltelled-models-with-hugging-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-prisk-in-deepseek-and-other-frontier-ragioning-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-dtishellel/deepseek-dtistille-performance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html