Продуктивність DeepSeek-R1 на AWS та Microsoft Azure можна оцінити на основі декількох ключових факторів, включаючи швидкість, затримку, ефективність витрат та інтеграції.
Швидкість та затримка
-AWS: DeepSeek-R1 доступний на AWS через Amazon Bedrock, що дозволяє підприємствам тонко налаштувати та розгорнути модель. Хоча конкретні показники швидкості для AWS не детально описані, загальна продуктивність моделі характеризується повільнішою швидкістю виходу порівняно із середніми моделями, приблизно 25,5 жетонів в секунду [1]. Затримка вище середньої, займає близько 9,71 секунди, щоб отримати перший маркер [1]. Однак інфраструктура AWS може оптимізувати продуктивність залежно від використовуваного обладнання.
-Azure: On Azure AI Foundry, DeepSeek-R1 інтегрується з вбудованими інструментами оцінювання моделі, що дозволяє розробникам швидко порівнювати результати та ефективність орієнтиру [10]. Незважаючи на те, що конкретні показники затримки для Azure не надаються, користувачі повідомили про значні проблеми затримки з моделлю DeepSeek Azure, причому деякі запити потребують понад хвилини, щоб створити відповідь [6]. Це говорить про те, що на ефективність Azure може вплинути подібні виклики затримки, як AWS.
Ефективність витрат
-AWS: Користувачі на AWS платять за обчислювальні ресурси, а не ціноутворення на DeepSeek-R1, узгоджуючись з моделями ціноутворення AI з відкритим кодом [2]. Цей підхід може бути рентабельним для масштабних розгортань, але може змінюватися залежно від використання інфраструктури.
- Azure: Аналогічно, користувачі Azure платять за основну обчислювальну потужність, що може призвести до змінної ціни залежно від того, наскільки ефективно працює модель [3]. Однак інтеграція Azure з DeepSeek-R1 пропонує економічно ефективну альтернативу власним моделям, таким як GPTAI-4O OpenAI [3].
можливості інтеграції та розвитку
-AWS: AWS забезпечує універсальний підхід на ринку AI, що дозволяє інтегрувати різноманітні моделі, такі як DeepSeek-R1, на своїй платформі [3]. Ця гнучкість корисна для підприємств, які прагнуть експериментувати з різними моделями AI.
- Azure: Azure AI Foundry пропонує надійну та масштабовану платформу для інтеграції DeepSeek-R1 з інструментами для швидкого експерименту та ітерації [10]. Обширні оцінки безпеки та оцінки безпеки Microsoft забезпечують відповідність стандартам підприємств [7].
Підсумовуючи це, і AWS, і Azure пропонують DeepSeek-R1 з подібними перевагами ефективності витрат, але показники продуктивності, такі як швидкість та затримка, можуть змінюватися залежно від конкретних моделей інфраструктури та використання. Інтеграція Azure з оцінками безпеки та інструментами масштабованості може забезпечити перевагу для розгортання підприємств, тоді як різноманітні пропозиції моделі AWS задовольняють більш широкий спектр потреб ШІ.
Цитати:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
.
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-pficience-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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-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-value-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/