Ydelsen af DeepSeek-R1 på AWS og Microsoft Azure kan evalueres baseret på flere nøglefaktorer, herunder hastighed, latenstid, omkostningseffektivitet og integrationsfunktioner.
Hastighed og latenstid
-AWS: Deepseek-R1 er tilgængelig på AWS gennem Amazon Bedrock, hvilket giver virksomheder mulighed for at finjustere og implementere modellen. Mens specifikke hastighedsmetrik for AWS ikke er detaljeret, er modellens generelle ydelse kendetegnet ved en langsommere outputhastighed sammenlignet med gennemsnitlige modeller, med ca. 25,5 tokens pr. Sekund [1]. Latenstid er højere end gennemsnittet og tager ca. 9,71 sekunder at modtage det første token [1]. Imidlertid kan AWS's infrastruktur optimere ydelsen afhængigt af den anvendte hardware.
-Azure: På Azure AI Foundry er DeepSeek-R1 integreret med indbyggede modelevalueringsværktøjer, hvilket gør det muligt for udviklere hurtigt at sammenligne output og benchmark-ydeevne [10]. Mens der ikke findes specifikke latenstid for Azure, har brugerne rapporteret om betydelige latenstidsproblemer med Azures dybseek -model, hvor nogle forespørgsler overtager et minut for at generere et svar [6]. Dette antyder, at Azures præstation kan blive påvirket af lignende latensudfordringer som AWS.
Omkostningseffektivitet
-AWS: Brugere på AWS betaler for computerressourcer snarere end pr. Token prisfastsættelse for DeepSeek-R1, der tilpasser sig open source AI-prismodeller [2]. Denne tilgang kan være omkostningseffektiv til storstilet implementeringer, men kan variere baseret på brug af infrastruktur.
- Azure: Tilsvarende betaler Azure -brugere for underliggende computerkraft, hvilket kan føre til variabel prisfastsættelse afhængigt af hvor effektiv modellen køres [3]. Azures integration med DeepSeek-R1 tilbyder imidlertid et omkostningseffektivt alternativ til proprietære modeller som Openais GPT-4O [3].
Integrations- og udviklingsfunktioner
-AWS: AWS giver en universel AI-markedsplads tilgang, der tillader forskellige modeller som DeepSeek-R1 at blive integreret og finjusteret på sin platform [3]. Denne fleksibilitet er gavnlig for virksomheder, der søger at eksperimentere med forskellige AI -modeller.
- Azure: Azure AI Foundry tilbyder en betroet og skalerbar platform til integration af DeepSeek-R1 med værktøjer til hurtig eksperimentering og iteration [10]. Microsofts omfattende sikkerhedsevalueringer og sikkerhedsvurderinger sikrer, at modellen opfylder virksomhedsstandarderne [7].
Sammenfattende tilbyder både AWS og Azure DeepSeek-R1 med lignende omkostningseffektivitetsfordele, men ydelsesmetrics som hastighed og latenstid kan variere baseret på specifik infrastruktur og brugsmønstre. Azures integration med sikkerhedsevalueringer og skalerbarhedsværktøjer kan give en fordel for virksomhedsinstallationer, mens AWS's forskellige modeltilbud imødekommer et bredere interval af AI -behov.
Citater:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
)
)
)
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
)
)
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-i-value-chain/
)
