Hiệu suất của Deepseek-R1 trên AWS và Microsoft Azure có thể được đánh giá dựa trên một số yếu tố chính, bao gồm tốc độ, độ trễ, hiệu quả chi phí và khả năng tích hợp.
Tốc độ và độ trễ
-AWS: Deepseek-R1 có sẵn trên AWS thông qua Amazon Bedrock, cho phép các doanh nghiệp tinh chỉnh và triển khai mô hình. Mặc dù các số liệu tốc độ cụ thể cho AWS không chi tiết, hiệu suất chung của mô hình được đặc trưng bởi tốc độ đầu ra chậm hơn so với các mô hình trung bình, với khoảng 25,5 mã thông báo mỗi giây [1]. Độ trễ cao hơn mức trung bình, mất khoảng 9,71 giây để nhận mã thông báo đầu tiên [1]. Tuy nhiên, cơ sở hạ tầng của AWS có thể tối ưu hóa hiệu suất tùy thuộc vào phần cứng được sử dụng.
-Azure: Trên Azure AI Foundry, Deepseek-R1 được tích hợp với các công cụ đánh giá mô hình tích hợp, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng so sánh đầu ra và hiệu suất điểm chuẩn [10]. Mặc dù các số liệu độ trễ cụ thể cho Azure không được cung cấp, người dùng đã báo cáo các vấn đề độ trễ đáng kể với mô hình DeepSeek của Azure, với một số truy vấn mất hơn một phút để tạo phản hồi [6]. Điều này cho thấy rằng hiệu suất của Azure có thể bị ảnh hưởng bởi các thách thức về độ trễ tương tự như AWS.
Hiệu quả chi phí
-AWS: Người dùng trên AWS trả tiền cho các tài nguyên điện toán thay vì định giá cho mỗi người cho DeepSeek-R1, phù hợp với các mô hình giá AI nguồn mở [2]. Cách tiếp cận này có thể hiệu quả về chi phí cho việc triển khai quy mô lớn nhưng có thể thay đổi dựa trên việc sử dụng cơ sở hạ tầng.
- Azure: Tương tự, người dùng Azure trả tiền cho sức mạnh tính toán cơ bản, điều này có thể dẫn đến giá thay đổi tùy thuộc vào mức độ hiệu quả của mô hình được chạy [3]. Tuy nhiên, sự tích hợp của Azure với DeepSeek-R1 cung cấp một sự thay thế hiệu quả về chi phí cho các mô hình độc quyền như GPT-4O của Openai [3].
Khả năng tích hợp và phát triển
-AWS: AWS cung cấp phương pháp tiếp cận thị trường AI phổ quát, cho phép các mô hình đa dạng như Deepseek-R1 được tích hợp và tinh chỉnh trên nền tảng của nó [3]. Tính linh hoạt này có lợi cho các doanh nghiệp đang tìm cách thử nghiệm các mô hình AI khác nhau.
- Azure: Azure AI Foundry cung cấp một nền tảng đáng tin cậy và có thể mở rộng để tích hợp Deepseek-R1, với các công cụ để thử nghiệm và lặp lại nhanh chóng [10]. Các đánh giá an toàn và đánh giá bảo mật rộng rãi của Microsoft đảm bảo rằng mô hình đáp ứng các tiêu chuẩn doanh nghiệp [7].
Tóm lại, cả AWS và Azure đều cung cấp DeepSeek-R1 với các lợi thế hiệu quả chi phí tương tự, nhưng các số liệu hiệu suất như tốc độ và độ trễ có thể thay đổi dựa trên cơ sở hạ tầng cụ thể và các mẫu sử dụng. Việc tích hợp của Azure với các đánh giá an toàn và các công cụ khả năng mở rộng có thể mang lại lợi thế cho việc triển khai doanh nghiệp, trong khi các dịch vụ mô hình đa dạng của AWS phục vụ cho một loạt các nhu cầu AI rộng hơn.
Trích dẫn:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/Articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-Google-Others-Make-DeepSeek-R1-AI-Model-Available-on-Their-Platforms.aspx
.
.
[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/llm-functions
.
.
