Pri oceni uspešnosti modelov Deepseek-R1 na Amazon SageMaker se za oceno njihove učinkovitosti in učinkovitosti uporablja več ključnih meritev. Te meritve so ključne za razumevanje, kako dobro modeli delujejo v aplikacijah v resničnem svetu, zlasti v smislu odzivnosti, razširljivosti in stroškovne učinkovitosti.
Ključne meritve uspešnosti
1. Zakasnitev od konca do konca: Ta metrika meri skupni čas, ki je bil potreben od pošiljanja zahteve do prejema odgovora. Ključnega pomena je zagotoviti, da model zagotavlja pravočasne izhode, kar neposredno vpliva na uporabniško izkušnjo in odzivnost sistema [1] [4].
2. pretok (žetoni na sekundo): pretok se nanaša na število obdelanih žetonov na sekundo. Nakazuje, kako učinkovito lahko model obravnava velike količine podatkov, kar je ključnega pomena za aplikacije, ki zahtevajo obdelavo visoke hitrosti [1] [4].
3. Čas za prvi žeton: Ta metrika meri čas, potreben za model, da ustvari svoj prvi izhodni žeton po prejemu vhoda. Pomembno je za aplikacije, kjer so potrebne takojšnje povratne informacije [1] [4].
4. Medsebojna zamuda: To meri čas med generiranjem zaporednih žetonov. Vpliva na splošno hitrost in odzivnost modela, zlasti pri aplikacijah v realnem času [1] [4].
Scenariji ocenjevanja
- Vhodne dolžine žetona: Ocene se običajno izvajajo z različnimi dolžinami vhodnih žetonov za simulacijo različnih scenarijev v resničnem svetu. Na primer, testi lahko za oceno uspešnosti pod različnimi pogoji [1] [4] uporabljajo kratke dolžine (512 žetonov) in srednje dolžine (3072 žetonov).
- Sočasnost: Testi se pogosto izvajajo s sočasnostjo, da simulirajo več uporabnikov ali zahteve hkrati. To pomaga oceniti, kako dobro model obdeluje povečano obremenitev, ne da bi pri tem ogrozil uspešnost [1] [4].
- Spremenljivost strojne opreme: Učinkovitost se ocenjuje v različnih konfiguracijah strojne opreme, vključno z primerki z več GPU -ji, da se razume, kako model lestvice z različnimi računskimi viri [1] [4].
Pomen ocenjevanja
Ocenjevanje teh meritev je ključnega pomena za optimizacijo uvajanja modelov Deepseek-R1 na SageMaker. Z razumevanjem, kako model deluje v različnih pogojih, lahko razvijalci natančno prilagodijo konfiguracije, da dosežejo boljšo odzivnost, razširljivost in stroškovno učinkovitost. Ta postopek vključuje iterativno testiranje in optimizacijo, da se zagotovi, da model izpolnjuje posebne zahteve uporabe [2] [4].
Dodatni premisleki
Medtem ko se zgornje metrike osredotočajo na tehnično uspešnost modela, je treba oceniti tudi druge vidike, kot so varnostna tveganja in etični premisleki. Na primer, ocenjevanje potencialnih ranljivosti v modelu je pomembna za zagotovitev varne uvajanja v proizvodnem okolju [6]. Poleg tega lahko orodja za uporabo orodij, kot sta model modela SageMakerja in odpravljanje napak, pomaga prepoznati in obravnavati težave med razvojem in uvajanjem modela [2].
Navedbe:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-evalution-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-hagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-Ququality-metrics.html
[6] https://blogs.cisco.com/security/evaluting-security-risk-in-diepseek-and-other-frontier-loasoning-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-distilled-performance-evalution-report.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html