Učinkovitost Deepseek-R1 na AWS in Microsoft Azure je mogoče oceniti na podlagi več ključnih dejavnikov, vključno s hitrostjo, zamudo, stroškovno učinkovitostjo in integracijskimi zmogljivostmi.
Hitrost in zamuda
-AWS: Deepseek-R1 je na voljo na AWS prek Amazon Bedrock, ki podjetjem omogoča natančno prilagoditev in uporabo modela. Medtem ko specifične meritve hitrosti za AW niso podrobne, je za splošno delovanje modela značilna počasnejša hitrost izhodne hitrosti v primerjavi s povprečnimi modeli, s približno 25,5 žetonov na sekundo [1]. Zakasnitev je višja od povprečja, kar traja približno 9,71 sekunde, da prejme prvi žeton [1]. Vendar pa lahko AWS infrastruktura optimizira delovanje, odvisno od uporabljene strojne opreme.
-Azure: Na livarni Azure AI je Deepseek-R1 integriran z vgrajenimi orodji za ocenjevanje modelov, kar razvijalcem omogoča hitro primerjavo izhodov in referenčne zmogljivosti [10]. Medtem ko posebne številke zamud za Azure niso na voljo, so uporabniki poročali o pomembnih težavah z modelom Azure Deepseek, pri čemer nekatere poizvedbe trajajo več kot minuto za ustvarjanje odziva [6]. To kaže, da bi lahko na uspešnost Azure kot AWS vplivali podobni izzivi za zamude.
STROŠKA Učinkovitost
-AWS: Uporabniki na AWS plačujejo za računalniške vire in ne na določene cene za Deepseek-R1, ki se uskladijo z odprtokodnimi modeli AI cen [2]. Ta pristop je lahko stroškovno učinkovit za obsežne uvajanja, vendar se lahko razlikuje glede na uporabo infrastrukture.
- Azure: Podobno uporabniki Azure plačujejo za osnovno računalniško moč, kar lahko privede do spremenljivih cen, odvisno od tega, kako učinkovito se izvaja model [3]. Vendar integracija Azure z Deepseek-R1 ponuja stroškovno učinkovito alternativo lastniškim modelom, kot je OpenAI-jev GPT-4O [3].
Možnosti integracije in razvoja
-AWS: AWS ponuja univerzalni pristop na trgu AI, ki omogoča, da se na svoji platformi vključijo raznolike modele, kot je Deepseek-R1, ki se vključijo in natančno prilagodijo [3]. Ta prilagodljivost je koristna za podjetja, ki želijo eksperimentirati z različnimi modeli AI.
- Azure: Azure AI Livarna ponuja zaupanja vredno in razširljivo platformo za vključevanje Deepseek-R1 z orodji za hitro eksperimentiranje in iteracijo [10]. Microsoftove obsežne varnostne ocene in ocene varnosti zagotavljajo, da model ustreza podjetniškim standardom [7].
Če povzamemo, tako AWS kot Azure ponujata Deepseek-R1 s podobnimi prednosti stroškovne učinkovitosti, vendar se metrike uspešnosti, kot sta hitrost in latenca, lahko razlikujejo glede na specifične infrastrukture in vzorce uporabe. Azurejeva integracija z varnostnimi ocenami in orodji za razširljivost lahko zagotovi prednost za podjetja, medtem ko AWS -ove raznolike ponudbe modelov skrbijo za širši obseg AI potreb.
Navedbe:
[1] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficey-vs-penai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hagging-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-model-high-r
[7] https://techstrong.ai/ai-the-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/sl/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-now-available-on-azure-ai-fountry-and-github/
