Ao avaliar o desempenho dos modelos DeepSeek-R1 no Amazon Sagemaker, várias métricas importantes são usadas para avaliar sua eficiência e eficácia. Essas métricas são cruciais para entender o desempenho dos modelos em aplicativos do mundo real, particularmente em termos de capacidade de resposta, escalabilidade e custo-efetividade.
Métricas de desempenho -chave
1. Latência de ponta a ponta: essa métrica mede o tempo total levado ao enviar uma solicitação para receber uma resposta. É essencial para garantir que o modelo forneça saídas oportunas, o que afeta diretamente a experiência do usuário e a capacidade de resposta do sistema [1] [4].
2. Taxa de transferência (tokens por segundo): Taxa de transferência refere -se ao número de tokens processados por segundo. Indica com que eficiência o modelo pode lidar com grandes volumes de dados, o que é vital para aplicações que requerem processamento de alta velocidade [1] [4].
3. Tempo para o primeiro token: essa métrica mede o tempo necessário para o modelo gerar seu primeiro token de saída após o recebimento de uma entrada. É importante para aplicações onde o feedback imediato é necessário [1] [4].
4. Latência entre toque: isso mede o tempo entre a geração de tokens consecutivos. Afeta a velocidade geral e a capacidade de resposta do modelo, especialmente em aplicações em tempo real [1] [4].
Cenários de avaliação ###
- Comprimentos de token de entrada: as avaliações são normalmente conduzidas usando diferentes comprimentos de token de entrada para simular vários cenários do mundo real. Por exemplo, os testes podem usar entradas de curta duração (512 tokens) e entradas de comprimento médio (3072 tokens) para avaliar o desempenho sob diferentes condições [1] [4].
- Concorrência: os testes geralmente são executados com simultaneidade para simular vários usuários ou solicitações simultaneamente. Isso ajuda a avaliar o quão bem o modelo lida com o aumento da carga sem comprometer o desempenho [1] [4].
- Variabilidade do hardware: o desempenho é avaliado em diferentes configurações de hardware, incluindo instâncias com várias GPUs, para entender como o modelo é escala com recursos computacionais variados [1] [4].
Importância da avaliação
A avaliação dessas métricas é crucial para otimizar a implantação de modelos Deepseek-R1 no Sagemaker. Ao entender como o modelo funciona sob diferentes condições, os desenvolvedores podem ajustar as configurações para alcançar uma melhor capacidade de resposta, escalabilidade e custo-efetividade. Esse processo envolve testes e otimização iterativos para garantir que o modelo atenda aos requisitos de aplicação específicos [2] [4].
Considerações adicionais
Embora as métricas acima se concentrem no desempenho técnico do modelo, outros aspectos como riscos de segurança e considerações éticas também devem ser avaliadas. Por exemplo, avaliar possíveis vulnerabilidades no modelo é importante para garantir sua implantação segura em ambientes de produção [6]. Além disso, as ferramentas de alavancagem como o Model Monitor e o depurador da Sagemaker podem ajudar a identificar e abordar problemas durante o desenvolvimento e implantação do modelo [2].
Citações:
[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/templatesasset/resources/everthing-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging--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-bisk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-permance-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-distilled-permance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html