Výkon DeepSeek-R1 na AWS a Microsoft Azure sa dá vyhodnotiť na základe niekoľkých kľúčových faktorov vrátane rýchlosti, latencie, nákladovej efektívnosti a integračných schopností.
Rýchlosť a latencia
-AWS: Deepseek-R1 je k dispozícii na AWS cez Amazon Bedrock, čo umožňuje podnikom doladiť a nasadiť model. Zatiaľ čo špecifické rýchlostné metriky pre AWS nie sú podrobné, všeobecný výkon modelu sa vyznačuje pomalšou rýchlosťou výstupu v porovnaní s priemernými modelmi s približne 25,5 žetónmi za sekundu [1]. Latencia je vyššia ako priemer, pričom približne 9,71 sekundy dostane prvý žetón [1]. Infraštruktúra AWS však môže optimalizovať výkon v závislosti od použitého hardvéru.
-Azure: Na zlievárni Azure AI je Deepseek-R1 integrovaný so vstavanými nástrojmi na hodnotenie modelu, čo vývojárom umožňuje rýchlo porovnávať výstupy a výkonnosť referenčných hodnôt [10]. Zatiaľ čo konkrétne údaje o latencii pre Azure nie sú poskytnuté, používatelia uviedli významné problémy s latenciou pomocou modelu Azure DeepSeek, pričom niektoré otázky preberajú minútu, aby sa vytvorila odpoveď [6]. To naznačuje, že výkon Azure by mohol ovplyvniť podobné latenčné výzvy ako AWS.
Nákladová efektívnosť
-AWS: Používatelia na AWS platia skôr za výpočtové zdroje, a nie za ceny za zarábanie za Deepseek-R1, čo je v súlade s modelmi oceňovania AI s otvoreným zdrojom [2]. Tento prístup môže byť nákladovo efektívny pre rozsiahle nasadenia, ale môže sa líšiť v závislosti od použitia infraštruktúry.
- Azure: Podobne aj používatelia Azure platia za základný výpočtový výkon, čo môže viesť k premenlivým cenám v závislosti od toho, ako efektívne sa model prevádzkuje [3]. Integrácia spoločnosti Azure s Deepseek-R1 však ponúka nákladovo efektívnu alternatívu k proprietárnym modelom, ako je OpenAi's GPT-4o [3].
Integrácia a rozvoj schopností
-AWS: AWS poskytuje univerzálny prístup na trh AI, ktorý umožňuje integráciu a doladenie rôznych modelov, ako je Deepseek-R1, na svojej platforme [3]. Táto flexibilita je prospešná pre podniky, ktoré sa snažia experimentovať s rôznymi modelmi AI.
- Azure: Azure AI Foundry ponúka dôveryhodnú a škálovateľnú platformu na integráciu Deepseek-R1 s nástrojmi na rýchle experimenty a iteráciu [10]. Rozsiahle hodnotenia bezpečnosti a hodnotenia bezpečnosti spoločnosti Microsoft zabezpečujú, aby model spĺňa podnikové normy [7].
Stručne povedané, AWS aj Azure ponúkajú Deepseek-R1 s podobnými výhodami nákladovej efektívnosti, ale metriky výkonnosti, ako je rýchlosť a latencia, sa môžu líšiť v závislosti od špecifickej infraštruktúry a vzorcov použitia. Integrácia spoločnosti Azure s bezpečnostnými hodnoteniami a nástrojmi škálovateľnosti môže poskytnúť výhodu pre podnikové nasadenie, zatiaľ čo rôzne ponuky modelov spoločnosti AWS uspokojujú širšiu škálu potrieb AI.
Citácie:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-oogle-others-make-deepseek-r1-ai-model-Available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiention-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distille-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
[7] https://techstrong.ai/ai-at-the-edge/deepseek-r1-models-avaible-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions
[9] https://iot-analytics.com/winners-osers-generative-ai-alue-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on--azare-ai-ai-dai-foundry-and-github/
