Pri hodnotení výkonnosti modelov Deepseek-R1 na Amazon Sagemaker sa na vyhodnotenie ich účinnosti a efektívnosti používa niekoľko kľúčových metrík. Tieto metriky sú rozhodujúce pre pochopenie toho, ako dobre modely fungujú v aplikáciách v reálnom svete, najmä pokiaľ ide o citlivosť, škálovateľnosť a nákladovú efektívnosť.
Kľúčové metriky výkonu
1. End-to-end latencia: Táto metrická meria celkový čas, ktorý je potrebné odoslať žiadosť o prijatie odpovede. Je nevyhnutné na zabezpečenie toho, aby model poskytoval včasné výstupy, ktoré priamo ovplyvňujú skúsenosti používateľov a reakciu systému [1] [4].
2. Priepustnosť (tokeny za sekundu): Priepustnosť sa týka počtu tokenov spracovaných za sekundu. Označuje, ako efektívne model zvládne veľké objemy údajov, čo je nevyhnutné pre aplikácie vyžadujúce vysokorýchlostné spracovanie [1] [4].
3. Čas do prvého tokenu: Táto metrická meria čas potrebný na to, aby model vygeneroval svoj prvý výstupný token po prijatí vstupu. Je dôležité pre aplikácie, v ktorých je potrebná okamžitá spätná väzba [1] [4].
4. Inter-token Latency: To meria čas medzi tvorbou po sebe idúcich tokenov. Ovplyvňuje celkovú rýchlosť a citlivosť modelu, najmä v aplikáciách v reálnom čase [1] [4].
Hodnotiace scenáre
- Vstupné dĺžky tokenov: Hodnotenia sa zvyčajne vykonávajú pomocou rôznych dĺžok vstupných tokenov na simuláciu rôznych scenárov v reálnom svete. Testy môžu napríklad použiť vstupy na krátke dĺžky (512 tokenov) a vstupy strednej dĺžky (3072 žetónov) na vyhodnotenie výkonnosti za rôznych podmienok [1] [4].
- Súbežnosť: Testy sa často spúšťajú so súbežnosťou na simuláciu viacerých používateľov alebo žiadostí súčasne. To pomáha vyhodnotiť, ako dobre model spracováva zvýšené zaťaženie bez zníženia výkonnosti [1] [4].
- Variabilita hardvéru: Výkon sa vyhodnocuje v rôznych konfiguráciách hardvéru vrátane inštancií s viacerými GPU, aby sme pochopili, ako model škáluje s rôznymi výpočtovými zdrojmi [1] [4].
Dôležitosť hodnotenia
Hodnotenie týchto metrík je rozhodujúce pre optimalizáciu nasadenia modelov Deepseek-R1 na Sagemaker. Pochopením toho, ako model funguje za rôznych podmienok, môžu vývojári doladiť konfigurácie, aby sa dosiahla lepšia citlivosť, škálovateľnosť a nákladová efektívnosť. Tento proces zahŕňa iteratívne testovanie a optimalizáciu, aby sa zabezpečilo, že model spĺňa konkrétne požiadavky na aplikáciu [2] [4].
Ďalšie úvahy
Zatiaľ čo vyššie uvedené metriky sa zameriavajú na technický výkon modelu, mali by sa vyhodnotiť aj ďalšie aspekty, ako sú bezpečnostné riziká a etické úvahy. Napríklad hodnotenie potenciálnych zraniteľností v modeli je dôležité na zabezpečenie jeho bezpečného nasadenia vo výrobných prostrediach [6]. Okrem toho, využitie nástrojov, ako je Monitor a debugger Sagemaker, môže pomôcť identifikovať a riešiť problémy počas vývoja a nasadenia modelu [2].
Citácie:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-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-ide-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distille-models-with-hugging-face-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- riSk-in-deepseek-and-other-frontier-reasoning-models
Https://github.com/aws-samples/amazon-sageMaker-genenerativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distille/deepseek-r1-distille-performation-evaluation-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-Validation.html