При оценке производительности моделей DeepSeek-R1 на Amazon SageMaker используются несколько ключевых показателей для оценки их эффективности и эффективности. Эти метрики имеют решающее значение для понимания того, насколько хорошо модели работают в реальных приложениях, особенно с точки зрения реагирования, масштабируемости и экономической эффективности.
Ключевые показатели производительности
1. Средняя задержка: этот показатель измеряет общее время, взятое при отправке запроса на получение ответа. Это важно для обеспечения того, чтобы модель предоставила своевременные выходы, что напрямую влияет на пользовательский опыт и реагирование системы [1] [4].
2. Пропускная способность (токены в секунду): Пропускная способность относится к количеству токенов, обрабатываемых в секунду. Это указывает на то, насколько эффективно модель может обрабатывать большие объемы данных, что жизненно важно для приложений, требующих высокоскоростной обработки [1] [4].
3. Время до первого токена: этот показатель измеряет время, необходимое для модели, чтобы генерировать свой первый выходной токен после получения ввода. Это важно для приложений, где необходима немедленная обратная связь [1] [4].
4. Задержка межклета: это измеряет время между генерацией последовательных токенов. Это влияет на общую скорость и отзывчивость модели, особенно в приложениях в реальном времени [1] [4].
Сценарии оценки
- Длина входных токенов: Оценки обычно проводятся с использованием различных входных длин токенов для имитации различных сценариев реального мира. Например, тесты могут использовать входные данные короткой длины (512 токенов) и входы средней длины (3072 токенов) для оценки производительности в различных условиях [1] [4].
- Параллелизм: тесты часто выполняются с параллелизмом для одновременного моделирования нескольких пользователей или запросов. Это помогает оценить, насколько хорошо модель обрабатывает повышение нагрузки без ущерба для производительности [1] [4].
- Изменчивость оборудования: производительность оценивается по различным аппаратным конфигурациям, включая экземпляры с несколькими графическими процессорами, чтобы понять, как модель масштабирует с различными вычислительными ресурсами [1] [4].
Важность оценки
Оценка этих показателей имеет решающее значение для оптимизации развертывания моделей DeepSeek-R1 на SageMaker. Понимая, как модель работает в различных условиях, разработчики могут настраивать конфигурации для достижения лучшей отзывчивости, масштабируемости и экономической эффективности. Этот процесс включает в себя итеративное тестирование и оптимизацию, чтобы гарантировать, что модель соответствует конкретным требованиям применения [2] [4].
Дополнительные соображения
В то время как приведенные выше показатели сосредоточены на технических показателях модели, также должны быть оценены другие аспекты, такие как риски безопасности и этические соображения. Например, оценка потенциальных уязвимостей в модели важна для обеспечения его безопасного развертывания в производственных средах [6]. Кроме того, использование инструментов, таких как модель модели и отладчика SageMaker, может помочь выявить и решать проблемы при разработке и развертывании модели [2].
Цитаты:
[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-valuation-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-distilled-models-with-ghing-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-fatical-metrics.html
[6] https://blogs.cisco.com/security/evaluating-security-risk-in-deepseek-and-other-frontier-reaseing-dels
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilling/deepseek-r1-distelid-performance-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html