Ved evaluering av ytelsen til DeepSeek-R1-modeller på Amazon Sagemaker, brukes flere viktige beregninger for å vurdere effektiviteten og effektiviteten. Disse beregningene er avgjørende for å forstå hvor godt modellene presterer i applikasjoner i den virkelige verden, spesielt når det gjelder respons, skalerbarhet og kostnadseffektivitet.
Key Performance Metrics
1. Ende-til-ende latens: Denne beregningen måler den totale tiden som er tatt fra å sende en forespørsel om å motta et svar. Det er viktig for å sikre at modellen gir rettidige utganger, noe som direkte påvirker brukeropplevelsen og systemresponsen [1] [4].
2. Gjennomstrømning (symboler per sekund): Gjennomstrømning refererer til antall symboler behandlet per sekund. Det indikerer hvor effektivt modellen kan håndtere store datamengder, noe som er viktig for applikasjoner som krever høyhastighetsbehandling [1] [4].
3. Tid til første token: Denne metrikken måler tiden som er tatt for at modellen skal generere sitt første utgangstoken etter å ha mottatt en inngang. Det er viktig for applikasjoner der øyeblikkelig tilbakemelding er nødvendig [1] [4].
4. Inter-Token latenstid: Dette måler tiden mellom generasjonen av påfølgende tokens. Det påvirker modellens samlede hastighet og respons, spesielt i sanntidsapplikasjoner [1] [4].
Evalueringsscenarier
- Inngangstokenlengder: Evalueringer gjennomføres vanligvis ved hjelp av forskjellige inngangstokenlengder for å simulere forskjellige scenarier i den virkelige verden. For eksempel kan tester bruke innganger med kort lengde (512 symboler) og innganger med middels lengde (3072 symboler) for å vurdere ytelse under forskjellige forhold [1] [4].
- Samtidig: Tester kjøres ofte med samtidighet for å simulere flere brukere eller forespørsler samtidig. Dette hjelper til med å evaluere hvor godt modellen håndterer økt belastning uten at det går ut over ytelsen [1] [4].
- Maskinvarevariabilitet: Ytelsen evalueres på tvers av forskjellige maskinvarekonfigurasjoner, inkludert forekomster med flere GPU -er, for å forstå hvordan modellen skalerer med varierende beregningsressurser [1] [4].
Betydningen av evaluering
Å evaluere disse beregningene er avgjørende for å optimalisere distribusjonen av DeepSeek-R1-modeller på Sagemaker. Ved å forstå hvordan modellen presterer under forskjellige forhold, kan utviklere finjustere konfigurasjoner for å oppnå bedre respons, skalerbarhet og kostnadseffektivitet. Denne prosessen innebærer iterativ testing og optimalisering for å sikre at modellen oppfyller spesifikke applikasjonskrav [2] [4].
Tilleggshensyn
Mens de ovennevnte beregningene fokuserer på den tekniske ytelsen til modellen, bør andre aspekter som sikkerhetsrisiko og etiske hensyn også evalueres. For eksempel er det viktig å vurdere potensielle sårbarheter i modellen for å sikre dens sikre distribusjon i produksjonsmiljøer [6]. I tillegg kan å utnytte verktøy som Sagemakers modellmonitor og debugger bidra til å identifisere og ta opp problemer under modellutvikling og distribusjon [2].
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-valuation-with-azon-sagemaker/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-depseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-alality-metrics.html
[6] https://blogs.cisco.com/security/eValuating-scurity-Sisk-in-depeSeek-and-oTher-frontier-reasoning-Models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativei/blob/main/llm-performance-valuation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-distilled-performance-valuation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html