Amazon SagemakerのDeepSeek-R1モデルのパフォーマンスを評価するとき、効率と有効性を評価するためにいくつかの重要なメトリックが使用されます。これらのメトリックは、特に応答性、スケーラビリティ、および費用対効果の観点から、モデルが実際のアプリケーションでどれだけうまく機能するかを理解するために重要です。
###キーパフォーマンスメトリック
1。エンドツーエンドのレイテンシ：このメトリックは、リクエストを送信して応答の受信までの合計時間を測定します。モデルがタイムリーな出力を提供するためには不可欠です。これにより、ユーザーエクスペリエンスとシステムの応答性に直接影響します[1] [4]。
2。スループット(1秒あたりのトークン)：スループットとは、1秒あたりの処理されたトークンの数を指します。これは、モデルが大量のデータをどれだけ効率的に処理できるかを示しています。これは、高速処理を必要とするアプリケーションに不可欠です[1] [4]。
3。最初のトークンまでの時間：このメトリックは、モデルが入力を受信した後に最初の出力トークンを生成するための時間を測定します。即時のフィードバックが必要なアプリケーションにとって重要です[1] [4]。
4。トークン間の遅延：これは、連続したトークンの生成の間の時間を測定します。特にリアルタイムアプリケーション[1] [4]で、モデルの全体的な速度と応答性に影響します。
###評価シナリオ
- 入力トークンの長さ：評価は通常、さまざまな入力トークンの長さを使用して実施され、さまざまな現実世界のシナリオをシミュレートします。たとえば、テストでは、短い長さの入力(512トークン)と中程度の長さの入力(3072トークン)を使用して、さまざまな条件下でのパフォーマンスを評価する場合があります[1] [4]。
- 並行性：テストは、多くの場合、複数のユーザーまたはリクエストを同時にシミュレートするための同時性で実行されます。これにより、パフォーマンスを損なうことなく、モデルが負荷の増加をうまく処理することを評価するのに役立ちます[1] [4]。
- ハードウェアの変動性：複数のGPUを含むインスタンスを含むさまざまなハードウェア構成でパフォーマンスが評価され、さまざまな計算リソース[1] [4]でモデルがどのようにスケーリングするかを理解します。
###評価の重要性
これらのメトリックを評価することは、SagemakerのDeepSeek-R1モデルの展開を最適化するために重要です。モデルがさまざまな条件下でどのように機能するかを理解することにより、開発者は構成を微調整して、より良い応答性、スケーラビリティ、および費用対効果を実現できます。このプロセスには、モデルが特定のアプリケーション要件を満たすことを保証するために、反復テストと最適化が含まれます[2] [4]。
###追加の考慮事項
上記のメトリックはモデルの技術的パフォーマンスに焦点を当てていますが、セキュリティリスクや倫理的考慮事項などの他の側面も評価する必要があります。たとえば、モデルの潜在的な脆弱性を評価することは、生産環境での安全な展開を確保するために重要です[6]。さらに、Sagemakerのモデルモニターやデバッガーなどのツールを活用すると、モデルの開発と展開中に問題を特定して対処するのに役立ちます[2]。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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/everything-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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-indeepseekとその他のfrontier-rasoning-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-distill-performance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html