Novērtējot DeepSEEK-R1 modeļu veiktspēju Amazon Sagemaker, to efektivitātes un efektivitātes novērtēšanai tiek izmantoti vairāki galvenie rādītāji. Šie rādītāji ir izšķiroši, lai saprastu, cik labi modeļi darbojas reālās lietojumprogrammās, jo īpaši attiecībā uz reakciju, mērogojamību un rentabilitāti.
Galvenās veiktspējas metrika
1. Latentums no visaptveroša: šī metrika mēra kopējo laiku, kas vajadzīgs, nosūtot pieprasījumu uz atbildi saņemšanu. Tas ir svarīgi, lai nodrošinātu, ka modelis nodrošina savlaicīgu izvadi, kas tieši ietekmē lietotāju pieredzi un reakciju uz sistēmu [1] [4].
2. caurlaidspēja (žetoni sekundē): caurlaide attiecas uz apstrādāto žetonu skaitu sekundē. Tas norāda, cik efektīvi modelis var apstrādāt lielus datu apjomus, kas ir ļoti svarīgi lietojumprogrammām, kurām nepieciešama ātrgaitas apstrāde [1] [4].
3. Laiks uz pirmo marķieri: šī metrika mēra laiku, kas vajadzīgs modelim, lai pēc ievades saņemšanas ģenerētu savu pirmo izvades marķieri. Tas ir svarīgi lietojumprogrammām, kur ir nepieciešama tūlītēja atgriezeniskā saite [1] [4].
4. Starpnozaru latentums: tas mēra laiku starp secīgu žetonu paaudzi. Tas ietekmē modeļa kopējo ātrumu un reakciju, it īpaši reāllaika lietojumprogrammās [1] [4].
Novērtēšanas scenāriji
- Ievades marķiera garums: Novērtējumi parasti tiek veikti, izmantojot dažādus ievades marķiera garumus, lai modelētu dažādus reālās pasaules scenārijus. Piemēram, testos var izmantot īsa garuma ieejas (512 žetonus) un vidēja garuma ieejas (3072 žetonus), lai novērtētu veiktspēju dažādos apstākļos [1] [4].
- Vienlaicība: testi bieži tiek veikti ar vienlaicīgumu, lai vienlaikus simulētu vairākus lietotājus vai pieprasījumus. Tas palīdz novērtēt, cik labi modelis apstrādā palielinātu slodzi, neapdraudot veiktspēju [1] [4].
- Aparatūras mainīgums: veiktspēja tiek novērtēta dažādās aparatūras konfigurācijās, ieskaitot gadījumus ar vairākiem GPU, lai saprastu, kā modelis mērogo ar mainīgiem skaitļošanas resursiem [1] [4].
Novērtēšanas nozīme
Šo metrikas novērtēšana ir būtiska, lai optimizētu DeepSEEK-R1 modeļu izvietošanu Sagemaker. Izprotot, kā modelis darbojas dažādos apstākļos, izstrādātāji var precīzi noregulēt konfigurācijas, lai sasniegtu labāku reakciju, mērogojamību un rentabilitāti. Šis process ietver atkārtotu pārbaudi un optimizāciju, lai nodrošinātu, ka modelis atbilst īpašām lietojumprogrammu prasībām [2] [4].
Papildu apsvērumi
Kaut arī iepriekš minētie rādītāji koncentrējas uz modeļa tehnisko sniegumu, jānovērtē arī citi aspekti, piemēram, drošības riski un ētiski apsvērumi. Piemēram, ir svarīgi novērtēt iespējamo ievainojamību modelī, lai nodrošinātu tā drošu izvietošanu ražošanas vidē [6]. Turklāt tādi piesaistot tādus rīkus kā Sagemaker's Model Monitor un atkļūdotājs, var palīdzēt identificēt un risināt problēmas modeļa izstrādes un izvietošanas laikā [2].
Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-destille-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/everything-about-depseek/
.
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-quality-metrics.html
[6.]
.
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html