„Deepseek-R1“ veikimą AWS ir „Microsoft Azure“ galima įvertinti remiantis keliais pagrindiniais veiksniais, įskaitant greitį, latentinį, ekonominį efektyvumą ir integracijos galimybes.
greitis ir latentinis
-AWS: „Deepseek-R1“ galima rasti AWS per „Amazon Bedrock“, leidžiančią įmonėms tiksliai sureguliuoti ir diegti modelį. Nors specifinė AWS greičio metrika nėra išsami, modelio bendras našumas apibūdinamas lėtesniu išėjimo greičiu, palyginti su vidutiniais modeliais, kurių žetonas yra apie 25,5 per sekundę [1]. Latentis yra didesnis nei vidutinis, jei norite gauti pirmąjį prieigos raktą, užtrunka apie 9,71 sekundės [1]. Tačiau AWS infrastruktūra gali optimizuoti našumą, atsižvelgiant į naudojamą aparatinę įrangą.
-„Azure“: „Azure AI“ liejykloje „Deepseek-R1“ yra integruotas su įmontuotais modelio vertinimo priemonėmis, leidžiančiomis kūrėjams greitai palyginti išėjimus ir etaloninį našumą [10]. Nors konkretūs „Azure“ latencijos duomenys nepateikiami, vartotojai pranešė apie dideles latencijos problemas, susijusias su „Azure“ „Deepseee“ modeliu, kai kai kurioms užklausoms užklausa per minutę, kad būtų sukurtas atsakymas [6]. Tai rodo, kad „Azure“ pasirodymui gali paveikti panašūs latentinių iššūkiai kaip AWS.
ekonominis efektyvumas
-AWS: AWS vartotojai moka už skaičiavimo išteklius, o ne už kainą už „Deepseek-R1“ kainą, suderindami su atvirojo kodo AI kainų modeliais [2]. Šis požiūris gali būti ekonomiškas didelio masto diegimui, tačiau gali skirtis atsižvelgiant į infrastruktūros naudojimą.
- Azure: Panašiai „Azure“ vartotojai moka už pagrindinę skaičiavimo galią, o tai gali sukelti kintamą kainą, atsižvelgiant į tai, kaip efektyviai vykdomas modelis [3]. Tačiau „Azure“ integracija su „Deepseek-R1“ siūlo ekonomiškai efektyvią patentuotų modelių, tokių kaip „Openai“ GPT-4o, alternatyva [3].
Ad
integracijos ir plėtros galimybės
-AWS: AWS pateikia universalų AI rinkos metodą, leidžiantį integruoti įvairius modelius, tokius kaip „Deepseeek-R1“ ir patobulinta savo platformoje [3]. Šis lankstumas yra naudingas įmonėms, siekiančioms eksperimentuoti su skirtingais AI modeliais.
- „Azure“: „Azure AI Foundry“ siūlo patikimą ir keičiamą platformą, skirtą integruoti „Deepseek-R1“, su įrankiais, skirtais greitam eksperimentavimui ir iteracijai [10]. Išsami „Microsoft“ saugos ir saugumo vertinimai užtikrina, kad modelis atitinka įmonės standartus [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad tiek AWS, tiek „Azure“ siūlo „Deepseek-R1“ su panašiais ekonominio efektyvumo pranašumais, tačiau tokios našumo metrika kaip greitis ir delsos gali skirtis atsižvelgiant į konkrečią infrastruktūrą ir naudojimo modelius. „Azure“ integracija su saugos vertinimais ir mastelio keitimo įrankiais gali suteikti pranašumą įmonėms diegti, o įvairūs AWS modelio pasiūlymai patenkinti platesnius AI poreikius.
Citatos:
[1] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-ai-model-eiterable-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficatity-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-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
]
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/Snowflake-cortex/llmfunkcijos
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-cain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-avable-on-azure-ai-foundry-and-github/