Πώς συγκρίνεται η απόδοση του Deepseek-R1 στο AWS με την απόδοσή του στο Microsoft Azure

ταχύτητα και λανθάνουσα κατάσταση

-AWS: Το Deepseek-R1 είναι διαθέσιμο στο AWS μέσω του Amazon Bedrock, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να τελειοποιήσουν και να αναπτύξουν το μοντέλο. Ενώ οι συγκεκριμένες μετρήσεις ταχύτητας για το AWS δεν είναι λεπτομερείς, η γενική απόδοση του μοντέλου χαρακτηρίζεται από βραδύτερη ταχύτητα εξόδου σε σύγκριση με τα μέσα μοντέλα, με περίπου 25,5 μάρκες ανά δευτερόλεπτο [1]. Η καθυστέρηση είναι υψηλότερη από το μέσο όρο, λαμβάνοντας περίπου 9,71 δευτερόλεπτα για να λάβει το πρώτο συμβόλαιο [1]. Ωστόσο, η υποδομή της AWS μπορεί να βελτιστοποιήσει την απόδοση ανάλογα με το χρησιμοποιούμενο υλικό.

-Azure: Στο Azure AI Foundry, το DeepSeeek-R1 είναι ενσωματωμένο με ενσωματωμένα εργαλεία αξιολόγησης μοντέλων, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να συγκρίνουν γρήγορα τις εξόδους και την απόδοση αναφοράς [10]. Ενώ δεν παρέχονται συγκεκριμένα στοιχεία λανθάνουσας κατάστασης για το Azure, οι χρήστες έχουν αναφέρει σημαντικά προβλήματα λανθάνουσας κατάστασης με το μοντέλο Deepseek της Azure, με ορισμένα ερωτήματα να αναλάβουν ένα λεπτό για να δημιουργήσουν μια απάντηση [6]. Αυτό υποδηλώνει ότι η απόδοση του Azure μπορεί να επηρεαστεί από παρόμοιες προκλήσεις λανθάνουσας κατάστασης όπως το AWS.

Αποδοτικότητα κόστους

-AWS: Οι χρήστες στο AWS πληρώνουν για υπολογιστικούς πόρους και όχι για την τιμολόγηση ανά δοχείο για το Deepseek-R1, ευθυγραμμίζοντας με μοντέλα τιμολόγησης AI ανοιχτού κώδικα [2]. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να είναι οικονομικά αποδοτική για αναπτύξεις μεγάλης κλίμακας, αλλά μπορεί να ποικίλει ανάλογα με τη χρήση υποδομών.

- Azure: Ομοίως, οι χρήστες Azure πληρώνουν για υποκείμενη υπολογιστική ισχύ, η οποία μπορεί να οδηγήσει σε μεταβλητή τιμολόγηση ανάλογα με το πόσο αποτελεσματικά εκτελείται το μοντέλο [3]. Ωστόσο, η ενσωμάτωση της Azure με το DeepSeek-R1 προσφέρει μια οικονομικά αποδοτική εναλλακτική λύση σε ιδιόκτητα μοντέλα όπως το GPT-4O της OpenAI [3].

Δυνατότητες ενσωμάτωσης και ανάπτυξης

-Το AWS: Το AWS παρέχει μια καθολική προσέγγιση AI Marketplace, επιτρέποντας διαφορετικά μοντέλα όπως η DeepSeeek-R1 να ενσωματωθεί και να ρυθμιστεί στην πλατφόρμα του [3]. Αυτή η ευελιξία είναι επωφελής για τις επιχειρήσεις που επιδιώκουν να πειραματιστούν με διαφορετικά μοντέλα AI.

- Azure: Το Azure AI Foundry προσφέρει μια αξιόπιστη και κλιμακωτή πλατφόρμα για την ενσωμάτωση Deepseek-R1, με εργαλεία για ταχεία πειραματισμό και επανάληψη [10]. Οι εκτεταμένες αξιολογήσεις ασφαλείας και αξιολογήσεις ασφαλείας της Microsoft εξασφαλίζουν ότι το μοντέλο πληροί τα πρότυπα των επιχειρήσεων [7].

Συνοπτικά, τόσο η AWS όσο και η Azure προσφέρουν Deepseek-R1 με παρόμοια πλεονεκτήματα απόδοσης κόστους, αλλά οι μετρήσεις απόδοσης όπως η ταχύτητα και η καθυστέρηση μπορεί να ποικίλουν ανάλογα με τα συγκεκριμένα πρότυπα υποδομής και χρήσης. Η ενσωμάτωση της Azure με αξιολογήσεις ασφαλείας και εργαλεία επεκτασιμότητας μπορεί να προσφέρει ένα πλεονέκτημα για τις επιχειρήσεις, ενώ οι ποικίλες προσφορές μοντέλων της AWS εξυπηρετούν ένα ευρύτερο φάσμα αναγκών AI.

Αναφορές:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficies-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance-issue-with-azure-deepseek-model-high-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-vailable-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/