เมื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek-R1 ใน Amazon Sagemaker จะใช้ตัวชี้วัดสำคัญหลายตัวเพื่อประเมินประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของพวกเขา ตัวชี้วัดเหล่านี้มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจว่าแบบจำลองนั้นทำงานได้ดีเพียงใดในแอพพลิเคชั่นในโลกแห่งความเป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการตอบสนองความยืดหยุ่นและความคุ้มค่า
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญ
1. เวลาแฝงแบบ end-to-end: ตัวชี้วัดนี้วัดเวลาทั้งหมดที่ใช้จากการส่งคำขอเพื่อรับการตอบกลับ มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรับรองว่าแบบจำลองให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมซึ่งส่งผลโดยตรงต่อประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้และการตอบสนองของระบบ [1] [4]
2. ปริมาณงาน (โทเค็นต่อวินาที): ปริมาณงานหมายถึงจำนวนโทเค็นที่ประมวลผลต่อวินาที มันบ่งชี้ว่าโมเดลสามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งมีความสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การประมวลผลความเร็วสูง [1] [4]
3. เวลาในการโทเค็นครั้งแรก: ตัวชี้วัดนี้วัดเวลาที่ใช้สำหรับแบบจำลองเพื่อสร้างโทเค็นเอาต์พุตแรกหลังจากได้รับอินพุต เป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่จำเป็นต้องมีการตอบรับทันที [1] [4]
4. เวลาแฝงระหว่างการตั้งอาสาสมัคร: นี่เป็นการวัดเวลาระหว่างการสร้างโทเค็นต่อเนื่อง มันมีผลต่อความเร็วโดยรวมและการตอบสนองของแบบจำลองโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานแบบเรียลไทม์ [1] [4]
สถานการณ์การประเมินผล
- ความยาวโทเค็นอินพุต: โดยทั่วไปแล้วการประเมินจะดำเนินการโดยใช้ความยาวโทเค็นอินพุตที่แตกต่างกันเพื่อจำลองสถานการณ์ในโลกแห่งความจริงต่างๆ ตัวอย่างเช่นการทดสอบอาจใช้อินพุตความยาวระยะสั้น (512 โทเค็น) และอินพุตความยาวปานกลาง (3072 โทเค็น) เพื่อประเมินประสิทธิภาพภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน [1] [4]
- การเกิดขึ้นพร้อมกัน: การทดสอบมักจะทำงานพร้อมกันเพื่อจำลองผู้ใช้หลายคนหรือคำขอพร้อมกัน สิ่งนี้จะช่วยประเมินว่าแบบจำลองนั้นจัดการโหลดได้ดีเพียงใดโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ [1] [4]
- ความแปรปรวนของฮาร์ดแวร์: ประสิทธิภาพได้รับการประเมินในการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกันรวมถึงอินสแตนซ์ที่มี GPU หลายตัวเพื่อทำความเข้าใจว่าโมเดลปรับขนาดด้วยทรัพยากรการคำนวณที่แตกต่างกันอย่างไร [1] [4]
ความสำคัญของการประเมินผล
การประเมินตัวชี้วัดเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับการปรับใช้แบบจำลอง Deepseek-R1 บน Sagemaker โดยการทำความเข้าใจว่าโมเดลทำงานอย่างไรภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกันนักพัฒนาสามารถปรับแต่งการกำหนดค่าเพื่อให้ได้การตอบสนองที่ดีขึ้นความสามารถในการปรับขนาดและความคุ้มค่า กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการทดสอบซ้ำและการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลตรงตามข้อกำหนดของแอปพลิเคชันเฉพาะ [2] [4]
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม
ในขณะที่ตัวชี้วัดข้างต้นมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพทางเทคนิคของแบบจำลอง แต่ควรประเมินด้านอื่น ๆ เช่นความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและการพิจารณาทางจริยธรรม ตัวอย่างเช่นการประเมินช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นในรูปแบบเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าการปรับใช้อย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมการผลิต [6] นอกจากนี้เครื่องมือการใช้ประโยชน์จากการตรวจสอบแบบจำลองและดีบักเกอร์ของ Sagemaker สามารถช่วยระบุและแก้ไขปัญหาในระหว่างการพัฒนาแบบจำลองและการปรับใช้ [2]
การอ้างอิง:
[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-about-deepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-omdel-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