A DeepSeek-R1 modellek teljesítményének értékelésekor az Amazon Sagemaker-en számos kulcsfontosságú mutatót használnak hatékonyságuk és hatékonyságuk felmérésére. Ezek a mutatók kulcsfontosságúak annak megértéséhez, hogy a modellek mennyire teljesítenek a valós alkalmazásokban, különös tekintettel a reagálás, a méretezhetőség és a költséghatékonyság szempontjából.
Key Performance Metrics
1. végponttól a végponttól a késleltetéstől: Ez a metrikus a kérés elküldésétől a válasz fogadásáig tartó teljes idő. Alapvető fontosságú annak biztosítása, hogy a modell időben kimeneteket biztosítson, ami közvetlenül befolyásolja a felhasználói élményt és a rendszer reagálást [1] [4].
2. Átadási sebesség (tokenek / másodperc): Az átviteli sebesség a másodpercenként feldolgozott tokenek számára utal. Ez azt jelzi, hogy a modell mennyire hatékonyan képes kezelni a nagy mennyiségű adatot, ami létfontosságú a nagy sebességű feldolgozáshoz szükséges alkalmazásokhoz [1] [4].
3. Ideje az első tokennek: Ez a metrikus azt az időt méri, hogy a modell előállítsa az első kimeneti tokenjét egy bemenet megkapása után. Fontos az alkalmazásoknál, ahol azonnali visszajelzésre van szükség [1] [4].
4. Inter-Token késés: Ez méri az egymást követő tokenek generációja közötti időt. Ez befolyásolja a modell általános sebességét és reakcióképességét, különösen valós idejű alkalmazásokban [1] [4].
Értékelési forgatókönyvek
- Bemeneti tokenhosszok: Az értékeléseket általában különböző bemeneti tokenhosszok felhasználásával végzik a különféle valós forgatókönyvek szimulálására. Például a tesztek rövid hosszúságú bemeneteket (512 token) és közepes hosszúságú bemeneteket (3072 token) használhatnak a teljesítmény felmérésére különböző körülmények között [1] [4].
- Egyidézet: A teszteket gyakran egyidejűleg végzik, hogy egyszerre szimulálják több felhasználót vagy kérést. Ez segít felmérni, hogy a modell mennyire kezeli a megnövekedett terhelést anélkül, hogy veszélyeztetné a teljesítményt [1] [4].
- Hardver variabilitás: A teljesítményt a különböző hardverkonfigurációk között értékelik, ideértve a több GPU -val rendelkező példányokat is, hogy megértsék, hogyan skálák a különböző számítási erőforrásokkal rendelkező modell [1] [4].
Az értékelés fontossága
Ezen mutatók értékelése elengedhetetlen a DeepSeek-R1 modellek telepítésének optimalizálásához a Sagemaker-en. Annak megértésével, hogy a modell hogyan teljesít különböző körülmények között, a fejlesztők finomíthatják a konfigurációkat a jobb reagálhatóság, méretezhetőség és költséghatékonyság elérése érdekében. Ez a folyamat magában foglalja az iteratív tesztelést és az optimalizálást annak biztosítása érdekében, hogy a modell megfeleljen a konkrét alkalmazási követelményeknek [2] [4].
További megfontolások
Míg a fenti mutatók a modell műszaki teljesítményére összpontosítanak, más szempontokat, például a biztonsági kockázatokat és az etikai megfontolásokat is ki kell értékelni. Például fontos a modellben a lehetséges sebezhetőségek értékelése annak biztosítása érdekében, hogy biztonságos telepítését a termelési környezetben [6]. Ezenkívül az olyan eszközök kiaknázása, mint a Sagemaker modellmonitorja és hibakeresője, segíthet azonosítani és kezelni a kérdéseket a modellfejlesztés és a telepítés során [2].
Idézetek:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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-bout-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-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-reason-models
[7] https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-performance-evaluation/deepseek-r1-distilled/deepseek-r1-performance-evaluation-eport.ipynb.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-metrics-validation.html