Amazon Sagemaker'daki Deepseek-R1 modellerinin performansını değerlendirirken, verimliliklerini ve etkinliklerini değerlendirmek için birkaç önemli metrik kullanılır. Bu metrikler, modellerin gerçek dünya uygulamalarında, özellikle yanıt verme, ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği açısından ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamak için çok önemlidir.
Anahtar Performans Metrikleri
1. Uçtan uca gecikme: Bu metrik, yanıt almaya bir talep göndermekten alınan toplam süreyi ölçer. Modelin, kullanıcı deneyimini ve sistem duyarlılığını doğrudan etkileyen zamanında çıktılar sağlamasını sağlamak için gereklidir [1] [4].
2. Verim (saniyede jeton): Verim, saniyede işlenen jeton sayısını ifade eder. Modelin, yüksek hızlı işlemeyi gerektiren uygulamalar için hayati önem taşıyan büyük miktarda veriyi ne kadar verimli olabileceğini gösterir [1] [4].
3. İlk jetonun süresi: Bu metrik, bir giriş aldıktan sonra ilk çıktı jetonunu oluşturması için gereken süreyi ölçer. Anında geri bildirimin gerekli olduğu uygulamalar için önemlidir [1] [4].
4. Inter-Token Latency: This measures the time between the generation of consecutive tokens. Özellikle gerçek zamanlı uygulamalarda modelin genel hızını ve yanıt verebilirliğini etkiler [1] [4].
Değerlendirme senaryoları
- Giriş token uzunlukları: Değerlendirmeler tipik olarak çeşitli gerçek dünya senaryolarını simüle etmek için farklı giriş belirteç uzunlukları kullanılarak gerçekleştirilir. Örneğin, testler farklı koşullar altında performansı değerlendirmek için kısa uzunlukta girişler (512 jeton) ve orta uzunlukta girişler (3072 jetonlar) kullanabilir [1] [4].
- Eşzamanlılık: Testler genellikle birden fazla kullanıcıyı veya istekleri aynı anda simüle etmek için eşzamanlılıkla çalıştırılır. Bu, modelin performanstan ödün vermeden artan yükü ne kadar iyi ele aldığını değerlendirmeye yardımcı olur [1] [4].
- Donanım Değişkenliği: Modelin değişen hesaplama kaynaklarıyla nasıl ölçeklendiğini anlamak için, birden fazla GPU olan örnekler de dahil olmak üzere farklı donanım yapılandırmalarında performans değerlendirilir [1] [4].
Değerlendirmenin önemi
Bu metriklerin değerlendirilmesi, Sagemaker'a Deepseek-R1 modellerinin konuşlandırılmasını optimize etmek için çok önemlidir. Modelin farklı koşullar altında nasıl performans gösterdiğini anlayarak, geliştiriciler daha iyi yanıt verme, ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği elde etmek için yapılandırmalara ince ayar yapabilirler. Bu işlem, modelin belirli uygulama gereksinimlerini karşılamasını sağlamak için yinelemeli test ve optimizasyonu içerir [2] [4].
ek hususlar
Yukarıdaki metrikler modelin teknik performansına odaklanırken, güvenlik riskleri ve etik hususlar gibi diğer hususlar da değerlendirilmelidir. Örneğin, modeldeki potansiyel güvenlik açıklarının değerlendirilmesi, üretim ortamlarında güvenli dağıtımını sağlamak için önemlidir [6]. Ayrıca, Sagemaker'ın model monitörü ve hata ayıklayıcı gibi araçlardan yararlanmak, model geliştirme ve dağıtım sırasında sorunların belirlenmesine ve ele alınmasına yardımcı olabilir [2].
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[2] https://www.bdrsuite.com/blog/model-evaluation-with-amazon-sagemaker/
[3] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/Everthing-about-eepseek/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-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-depseek ve-frontier-weasoning-modeller
[7] https://github.com/aws-somples/amazon-sagemaker-generativeai/blob/main/llm-pormance-evaluation/deepseek--distlesled/deepseek-distred-pormance-evaluation-orport.ipynb
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-etrics-validation.html