DeepSEEK-R1 veiktspēju AWS un Microsoft Azure var novērtēt, pamatojoties uz vairākiem galvenajiem faktoriem, ieskaitot ātrumu, latentumu, izmaksu efektivitāti un integrācijas iespējas.
Ātrums un latentums
-AWS: DeepSeek-R1 ir pieejams AWS caur Amazon pamatiežu, ļaujot uzņēmumiem precīzi noregulēt un izvietot modeli. Kaut arī īpašs AWS ātruma metrika nav detalizēta, modeļa vispārējo veiktspēju raksturo lēnāks izejas ātrums, salīdzinot ar vidējo modeļiem, ar aptuveni 25,5 žetoniem sekundē [1]. Latentums ir lielāks par vidējo, ņemot vērā apmēram 9,71 sekundes, lai saņemtu pirmo marķieri [1]. Tomēr AWS infrastruktūra var optimizēt veiktspēju atkarībā no izmantotās aparatūras.
-Azure: Azure AI lietuvē DeepSEEK-R1 ir integrēts ar iebūvētiem modeļa novērtēšanas rīkiem, ļaujot izstrādātājiem ātri salīdzināt izejas un etalona veiktspēju [10]. Kaut arī Azure nav nodrošināti īpaši latentuma rādītāji, lietotāji ir ziņojuši par nozīmīgām latentuma problēmām ar Azure DeepSeek modeli, un daži jautājumi prasa vairāk nekā minūti, lai radītu atbildi [6]. Tas liek domāt, ka Azure veiktspēju varētu ietekmēt līdzīgi latentuma izaicinājumi kā AWS.
izmaksu efektivitāte
-AWS: AWS lietotāji maksā par resursu skaitļošanu, nevis cenu noteikšanu DeepSEEK-R1, saskaņojot ar atvērtā koda AI cenu modeļiem [2]. Šī pieeja var būt rentabla liela mēroga izvietošanai, taču tā var mainīties, pamatojoties uz infrastruktūras izmantošanu.
- Azure: Tāpat Azure lietotāji maksā par pamatā esošo skaitļošanas jaudu, kas var izraisīt mainīgas cenas atkarībā no tā, cik efektīvi tiek palaists modelis [3]. Tomēr Azure integrācija ar DeepSEEK-R1 piedāvā rentablu alternatīvu patentētajiem modeļiem, piemēram, Openai GPT-4O [3].
Integrācijas un attīstības iespējas
-AWS: AWS nodrošina universālu AI tirgus pieeju, ļaujot integrēt un precīzi pielāgot dažādus modeļus, piemēram, DeepSeEK-R1 [3]. Šī elastība ir izdevīga uzņēmumiem, kas vēlas eksperimentēt ar dažādiem AI modeļiem.
- Azure: Azure AI Foundry piedāvā uzticamu un pielāgojamu platformu DeepSEEK-R1 integrēšanai ar instrumentiem ātrai eksperimentēšanai un iterācijai [10]. Microsoft plašie drošības novērtējumi un drošības novērtējumi nodrošina, ka modelis atbilst uzņēmuma standartiem [7].
Rezumējot, gan AWS, gan Azure piedāvā DeepSEEK-R1 ar līdzīgām izmaksu efektivitātes priekšrocībām, taču veiktspējas rādītāji, piemēram, ātrums un latentums, var mainīties atkarībā no īpašas infrastruktūras un lietošanas modeļiem. Azure integrācija ar drošības novērtēšanu un mērogojamības rīkiem var nodrošināt priekšrocības uzņēmuma izvietošanai, savukārt AWS daudzveidīgie modeļa piedāvājumi atbilst plašākam AI vajadzību klāstam.
Atsauces:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
.
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-depseek-r1-effity-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-depseek-model-high
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-model
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-funkcijas
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-wayable-on-azure-ai-foundry-and-github/
