Oceniając wydajność modeli DeepSeek-R1 na Amazon Sagemaker, do oceny ich wydajności i skuteczności stosuje się kilka kluczowych wskaźników. Te wskaźniki są kluczowe dla zrozumienia, jak dobrze modele działają w rzeczywistym zastosowaniach, szczególnie pod względem reakcji, skalowalności i opłacalności.
Kluczowe wskaźniki wydajności
1. Opóźnienie kompleksowe: Ta metryka mierzy całkowity czas pobrania od wysyłania wniosku do otrzymania odpowiedzi. Jest niezbędny do zapewnienia, że model zapewnia terminowe wyniki, co bezpośrednio wpływa na wrażenia użytkownika i reaktywność systemu [1] [4].
2. Przepustowość (tokeny na sekundę): przepustowość odnosi się do liczby tokenów przetwarzanych na sekundę. Wskazuje, jak skutecznie model może obsługiwać duże objętości danych, co jest niezbędne dla zastosowań wymagających szybkiego przetwarzania [1] [4].
3. Czas do pierwszego tokenu: Ta metryka mierzy czas wykonany dla modelu w celu wygenerowania pierwszego tokenu wyjściowego po otrzymaniu wejścia. Ważne jest, aby aplikacje, w których konieczne jest natychmiastowe informacje zwrotne [1] [4].
4. Opóźnienie międzyokrotne: mierzy to czas między generowaniem kolejnych tokenów. Wpływa na ogólną szybkość i reakcję modelu, szczególnie w zastosowaniach w czasie rzeczywistym [1] [4].
Scenariusze oceny
- Długości tokena wejściowego: Oceny są zwykle przeprowadzane przy użyciu różnych długości tokenów wejściowych w celu symulacji różnych scenariuszy w świecie rzeczywistym. Na przykład testy mogą wykorzystywać dane wejściowe krótkoterminowe (512 tokenów) i wejściowe o średniej długości (3072 tokenów) do oceny wydajności w różnych warunkach [1] [4].
- Współbieżność: Testy są często uruchamiane z współbieżnością w celu symulacji wielu użytkowników lub żądań jednocześnie. Pomaga to ocenić, w jaki sposób model obsługuje zwiększone obciążenie bez uszczerbku dla wydajności [1] [4].
- Zmienność sprzętu: Wydajność jest oceniana w różnych konfiguracjach sprzętowych, w tym instancjach z wieloma GPU, aby zrozumieć, w jaki sposób modelu skaluje się z różnymi zasobami obliczeniowymi [1] [4].
Znaczenie oceny
Ocena tych wskaźników ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji wdrażania modeli Deepseek-R1 na SageMaker. Rozumiejąc, w jaki sposób model działa w różnych warunkach, programiści mogą dostroić konfiguracje, aby osiągnąć lepszą reakcję, skalowalność i opłacalność. Proces ten obejmuje iteracyjne testy i optymalizację, aby zapewnić, że model spełnia określone wymagania dotyczące aplikacji [2] [4].
Dodatkowe rozważania
Podczas gdy powyższe wskaźniki koncentrują się na wydajności technicznej modelu, należy również ocenić inne aspekty, takie jak ryzyko bezpieczeństwa i rozważania etyczne. Na przykład ocena potencjalnych luk w modelu jest ważna, aby zapewnić jego bezpieczne wdrożenie w środowiskach produkcyjnych [6]. Ponadto narzędzia wykorzystujące, takie jak monitor modelu SageMaker i debugger, mogą pomóc w identyfikacji i rozwiązywaniu problemów podczas tworzenia i wdrażania modeli [2].
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/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/templatesasset/resources/everinging-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-serels-with-hugging-face-tgi-on-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-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reassing-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-enerativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-distilled-performance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html