Saat mengevaluasi kinerja model Deepseek-R1 di Amazon Sagemaker, beberapa metrik utama digunakan untuk menilai efisiensi dan efektivitasnya. Metrik ini sangat penting untuk memahami seberapa baik kinerja model dalam aplikasi dunia nyata, terutama dalam hal responsif, skalabilitas, dan efektivitas biaya.
metrik kinerja utama
1. Latensi ujung-ke-ujung: Metrik ini mengukur total waktu yang diambil dari mengirimkan permintaan untuk menerima tanggapan. Sangat penting untuk memastikan bahwa model memberikan output tepat waktu, yang secara langsung berdampak pada pengalaman pengguna dan responsif sistem [1] [4].
2. Throughput (token per detik): Throughput mengacu pada jumlah token yang diproses per detik. Ini menunjukkan seberapa efisien model dapat menangani volume data yang besar, yang sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan berkecepatan tinggi [1] [4].
3. Waktu untuk Token Pertama: Metrik ini mengukur waktu yang dibutuhkan untuk model untuk menghasilkan token output pertama setelah menerima input. Penting untuk aplikasi di mana umpan balik langsung diperlukan [1] [4].
4. Latensi antar-Token: Ini mengukur waktu antara generasi token berturut-turut. Ini mempengaruhi kecepatan dan responsif keseluruhan dari model, terutama dalam aplikasi real-time [1] [4].
Skenario evaluasi ###
- Input Token Lengths: Evaluasi biasanya dilakukan dengan menggunakan panjang token input yang berbeda untuk mensimulasikan berbagai skenario dunia nyata. Misalnya, tes dapat menggunakan input panjang pendek (512 token) dan input panjang sedang (3072 token) untuk menilai kinerja dalam kondisi yang berbeda [1] [4].
- Concurrency: Tes sering dijalankan dengan konkurensi untuk mensimulasikan banyak pengguna atau permintaan secara bersamaan. Ini membantu mengevaluasi seberapa baik model menangani peningkatan beban tanpa mengurangi kinerja [1] [4].
- Variabilitas perangkat keras: Kinerja dievaluasi di berbagai konfigurasi perangkat keras, termasuk contoh dengan beberapa GPU, untuk memahami bagaimana skala model dengan berbagai sumber daya komputasi [1] [4].
Pentingnya evaluasi
Mengevaluasi metrik ini sangat penting untuk mengoptimalkan penyebaran model Deepseek-R1 di Sagemaker. Dengan memahami bagaimana kinerja model dalam kondisi yang berbeda, pengembang dapat menyempurnakan konfigurasi untuk mencapai responsif, skalabilitas, dan efektivitas biaya yang lebih baik. Proses ini melibatkan pengujian dan optimasi iteratif untuk memastikan bahwa model memenuhi persyaratan aplikasi spesifik [2] [4].
Pertimbangan tambahan
Sementara metrik di atas fokus pada kinerja teknis model, aspek -aspek lain seperti risiko keamanan dan pertimbangan etis juga harus dievaluasi. Misalnya, menilai kerentanan potensial dalam model ini penting untuk memastikan penyebarannya yang aman di lingkungan produksi [6]. Selain itu, memanfaatkan alat -alat seperti Sagemaker's Model Monitor dan Debugger dapat membantu mengidentifikasi dan mengatasi masalah selama pengembangan model dan penyebaran [2].
Kutipan:
[1.
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-evaluation-with-amazon-sagemaker/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/
[4.
[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-reconing-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/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