Wydajność DeepSeek-R1 na AWS i Microsoft Azure można ocenić na podstawie kilku kluczowych czynników, w tym szybkości, opóźnień, efektywności kosztowej i możliwości integracji.
prędkość i opóźnienie
-AWS: Deepseek-R1 jest dostępny na AWS za pośrednictwem Amazon Bedrock, umożliwiając przedsiębiorstwom dostosowanie i wdrożenie modelu. Podczas gdy określone wskaźniki prędkości dla AWS nie są szczegółowe, ogólna wydajność modelu charakteryzuje się wolniejszą prędkością wyjściową w porównaniu do średnich modeli, z około 25,5 tokenów na sekundę [1]. Opóźnienie jest wyższe niż średnia, zajmuje około 9,71 sekundy, aby otrzymać pierwszy token [1]. Jednak infrastruktura AWS może optymalizować wydajność w zależności od użytego sprzętu.
-Azure: Na odlewni Azure AI DeepSeek-R1 jest zintegrowany z wbudowanymi narzędziami oceny modeli, umożliwiając programistom szybkie porównanie wyjść i wydajności porównawczej [10]. Chociaż nie są dostarczane określone liczby opóźnień dla Azure, użytkownicy zgłosili znaczne problemy związane z opóźnieniem z modelem Deepseek Azure, a niektóre zapytania trwają ponad minutę w celu wygenerowania odpowiedzi [6]. Sugeruje to, że na wyniki Azure'a mogą mieć wpływ podobne wyzwania związane z opóźnieniem jak AWS.
Wydajność kosztowa
-AWS: Użytkownicy AWS płacą za obliczeniowe zasoby, a nie wyceny na temat deepSeek-R1, dostosowując się do modeli cen sztucznej inteligencji open source [2]. Takie podejście może być opłacalne dla wdrożeń na dużą skalę, ale może się różnić w zależności od użycia infrastruktury.
- Azure: Podobnie użytkownicy Azure płacą za podstawową siłę obliczeniową, która może prowadzić do zmiennych cen w zależności od tego, jak skutecznie uruchamiany jest model [3]. Jednak integracja Azure z DeepSeek-R1 oferuje opłacalną alternatywę dla zastrzeżonych modeli, takich jak Openai's GPT-4O [3].
Możliwości integracji i rozwoju
-AWS: AWS zapewnia uniwersalne podejście na rynku sztucznej inteligencji, umożliwiając zintegrowanie różnorodnych modeli, takich jak DeepSeek-R1 na jego platformie [3]. Ta elastyczność jest korzystna dla przedsiębiorstw starających się eksperymentować z różnymi modelami AI.
- Azure: Azure AI Foundry oferuje zaufaną i skalowalną platformę do integracji DeepSeek-R1, z narzędziami do szybkiego eksperymentowania i iteracji [10]. Rozległe oceny bezpieczeństwa Microsoft i oceny bezpieczeństwa zapewniają, że model spełnia standardy przedsiębiorstwa [7].
Podsumowując, zarówno AWS, jak i Azure oferują DeepSeek-R1 z podobnymi zaletami kosztów, ale wskaźniki wydajności, takie jak szybkość i opóźnienie, mogą się różnić w zależności od określonych wzorców infrastruktury i użytkowania. Integracja Azure z ocenami bezpieczeństwa i narzędziami skalowalności może zapewnić przewagę dla wdrożeń dla przedsiębiorstw, podczas gdy różnorodne oferty modelu AWS zaspokajają szerszy zakres potrzeb sztucznej inteligencji.
Cytaty:
[1] https://artififialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficien
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-serels-with-hugging-face-tgi-on-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-available-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-row-avaailable-on-azure-ai-foundry-and-github/