Prestandan för Deepseek-R1 på AWS och Microsoft Azure kan utvärderas baserat på flera viktiga faktorer, inklusive hastighet, latens, kostnadseffektivitet och integrationsfunktioner.
Speed and Latens
-AWS: Deepseek-R1 är tillgänglig på AWS genom Amazon Bedrock, vilket gör att företag kan finjustera och distribuera modellen. Medan specifika hastighetsmetriker för AW: er inte är detaljerade, kännetecknas modellens allmänna prestanda av en långsammare utgångshastighet jämfört med genomsnittliga modeller, med cirka 25,5 tokens per sekund [1]. Latens är högre än genomsnittet och tar cirka 9,71 sekunder för att få det första tokenet [1]. AWS: s infrastruktur kan dock optimera prestanda beroende på den hårdvara som används.
-Azure: På Azure AI Foundry är Deepseek-R1 integrerat med inbyggda modellutvärderingsverktyg, vilket gör det möjligt för utvecklare att snabbt jämföra utgångar och benchmarkprestanda [10]. Medan specifika latensfigurer för Azure inte tillhandahålls, har användare rapporterat betydande latensproblem med Azures Deepseek -modell, med några frågor som tar över en minut för att generera ett svar [6]. Detta antyder att Azures prestanda kan påverkas av liknande latensutmaningar som AWS.
Kostnadseffektivitet
-AWS: Användare på AWS Pay for Computing Resources snarare än per-token-prissättning för Deepseek-R1, i linje med Open-Source AI-prissättningsmodeller [2]. Detta tillvägagångssätt kan vara kostnadseffektivt för storskaliga distributioner men kan variera beroende på infrastrukturanvändning.
- Azure: På liknande sätt betalar Azure -användare för underliggande datorkraft, vilket kan leda till variabel prissättning beroende på hur effektivt modellen körs [3]. Azures integration med Deepseek-R1 erbjuder emellertid ett kostnadseffektivt alternativ till proprietära modeller som OpenAI: s GPT-4O [3].
Integrations- och utvecklingsfunktioner
-AWS: AWS tillhandahåller en universell AI Marketplace-strategi, vilket gör att olika modeller som Deepseek-R1 kan integreras och finjusteras på sin plattform [3]. Denna flexibilitet är fördelaktig för företag som försöker experimentera med olika AI -modeller.
- Azure: Azure AI Foundry erbjuder en pålitlig och skalbar plattform för att integrera Deepseek-R1, med verktyg för snabb experiment och iteration [10]. Microsofts omfattande säkerhetsutvärderingar och säkerhetsbedömningar säkerställer att modellen uppfyller företagsstandarder [7].
Sammanfattningsvis erbjuder både AWS och Azure Deepseek-R1 med liknande kostnadseffektivitetsfördelar, men prestandametriker som hastighet och latens kan variera beroende på specifik infrastruktur och användningsmönster. Azures integration med säkerhetsutvärderingar och skalbarhetsverktyg kan ge en fördel för företagets distributioner, medan AWS: s olika modellutbud tillgodoser ett bredare utbud av AI -behov.
Citeringar:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
]
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiency-vs-openai-claude-investments/
]
[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-alue-chain/
]