Khi đánh giá hiệu suất của các mô hình Deepseek-R1 trên Amazon Sagemaker, một số số liệu chính được sử dụng để đánh giá hiệu quả và hiệu quả của chúng. Các số liệu này rất quan trọng để hiểu các mô hình hoạt động tốt như thế nào trong các ứng dụng trong thế giới thực, đặc biệt là về khả năng đáp ứng, khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí.
Số liệu hiệu suất chính
1. Độ trễ từ đầu đến cuối: Số liệu này đo tổng thời gian được lấy từ việc gửi yêu cầu nhận phản hồi. Điều cần thiết là đảm bảo rằng mô hình cung cấp đầu ra kịp thời, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng và khả năng đáp ứng hệ thống [1] [4].
2. Thông lượng (mã thông báo mỗi giây): Thông lượng đề cập đến số lượng mã thông báo được xử lý mỗi giây. Nó chỉ ra mức độ hiệu quả của mô hình có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu xử lý tốc độ cao [1] [4].
3 Điều quan trọng đối với các ứng dụng khi cần phản hồi ngay lập tức [1] [4].
4. Độ trễ giữa các lần: Điều này đo thời gian giữa việc tạo ra các mã thông báo liên tiếp. Nó ảnh hưởng đến tốc độ và khả năng đáp ứng tổng thể của mô hình, đặc biệt là trong các ứng dụng thời gian thực [1] [4].
Kịch bản đánh giá
- Độ dài mã thông báo đầu vào: Các đánh giá thường được thực hiện bằng cách sử dụng các độ dài mã thông báo đầu vào khác nhau để mô phỏng các kịch bản trong thế giới thực khác nhau. Ví dụ, các thử nghiệm có thể sử dụng các đầu vào có độ dài ngắn (512 mã thông báo) và đầu vào có độ dài trung bình (mã thông báo 3072) để đánh giá hiệu suất trong các điều kiện khác nhau [1] [4].
- Đồng thời: Các bài kiểm tra thường được chạy đồng thời để mô phỏng nhiều người dùng hoặc yêu cầu đồng thời. Điều này giúp đánh giá mức độ xử lý mô hình tăng tải mà không ảnh hưởng đến hiệu suất [1] [4].
- Biến đổi phần cứng: Hiệu suất được đánh giá trên các cấu hình phần cứng khác nhau, bao gồm các trường hợp có nhiều GPU, để hiểu cách mô hình chia tỷ lệ với các tài nguyên tính toán khác nhau [1] [4].
Tầm quan trọng của đánh giá
Đánh giá các số liệu này là rất quan trọng để tối ưu hóa việc triển khai các mô hình DeepSeek-R1 trên Sagemaker. Bằng cách hiểu làm thế nào mô hình thực hiện trong các điều kiện khác nhau, các nhà phát triển có thể tinh chỉnh các cấu hình để đạt được khả năng đáp ứng, khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí tốt hơn. Quá trình này liên quan đến thử nghiệm và tối ưu hóa lặp lại để đảm bảo rằng mô hình đáp ứng các yêu cầu ứng dụng cụ thể [2] [4].
Cân nhắc bổ sung
Mặc dù các số liệu trên tập trung vào hiệu suất kỹ thuật của mô hình, các khía cạnh khác như rủi ro bảo mật và cân nhắc đạo đức cũng cần được đánh giá. Ví dụ, việc đánh giá các lỗ hổng tiềm năng trong mô hình là rất quan trọng để đảm bảo triển khai an toàn trong môi trường sản xuất [6]. Ngoài ra, các công cụ tận dụng như giám sát viên và trình gỡ lỗi mô hình của Sagemaker có thể giúp xác định và giải quyết các vấn đề trong quá trình phát triển và triển khai mô hình [2].
Trích dẫn:
.
.
.
.
[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
[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