Оцінюючи продуктивність моделей DeepSeek-R1 на Amazon Sagemaker, для оцінки їх ефективності та ефективності використовується кілька ключових показників. Ці показники мають вирішальне значення для розуміння того, наскільки добре працюють моделі в реальних програмах, особливо з точки зору чуйності, масштабованості та економічної ефективності.
Ключові показники продуктивності
1. Затримка кінця до кінця: Ця метрика вимірює загальний час, прийнятий від надсилання запиту на отримання відповіді. Це важливо для забезпечення того, щоб модель забезпечує своєчасні результати, що безпосередньо впливає на досвід користувача та чутливість до системи [1] [4].
2. Пропускна здатність (жетони в секунду): пропускна здатність відноситься до кількості жетонів, оброблених за секунду. Це вказує на те, наскільки ефективно модель може обробляти великі обсяги даних, що є життєво важливим для додатків, що потребують високошвидкісної обробки [1] [4].
3. Це важливо для додатків, де необхідний негайний зворотний зв'язок [1] [4].
4. Затримка проведення: Це вимірює час між поколінням послідовних жетонів. Це впливає на загальну швидкість та чуйність моделі, особливо в застосуванні в режимі реального часу [1] [4].
Сценарії оцінки
- Довжини введення маркерів: Оцінки, як правило, проводяться за допомогою різних довжин вхідних маркерів для імітації різних сценаріїв у реальному світі. Наприклад, тести можуть використовувати входи короткої довжини (512 жетонів) та входи середньої довжини (3072 жетони) для оцінки продуктивності в різних умовах [1] [4].
- Сучасть: тести часто проводяться з одночасністю, щоб одночасно імітувати декілька користувачів або запитів. Це допомагає оцінити, наскільки добре модель обробляє збільшення навантаження без компрометування продуктивності [1] [4].
- Змінність обладнання: Продуктивність оцінюється в різних конфігураціях апаратних засобів, включаючи екземпляри з декількома графічними процесорами, щоб зрозуміти, як модель масштабується з різними обчислювальними ресурсами [1] [4].
Важливість оцінки
Оцінка цих показників має вирішальне значення для оптимізації розгортання моделей DeepSeek-R1 на SageMaker. Розуміючи, як модель працює в різних умовах, розробники можуть тонко налаштувати конфігурації для досягнення кращої чутливості, масштабованості та економічної ефективності. Цей процес передбачає ітеративне тестування та оптимізацію, щоб переконатися, що модель відповідає конкретним вимогам застосування [2] [4].
Додаткові міркування
Хоча вищезазначені показники зосереджені на технічних показниках моделі, слід оцінити інші аспекти, такі як ризики безпеки та етичні міркування. Наприклад, оцінка потенційних вразливих місць у моделі є важливою для забезпечення її безпечного розгортання у виробничих умовах [6]. Крім того, використання інструментів, таких як монітор моделі Sagemaker та налагоджувач, може допомогти визначити та вирішити проблеми під час розробки та розгортання моделі [2].
Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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/evaluting-securit
.
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html