ประสิทธิภาพของ Deepseek-R1 บน AWS เปรียบเทียบกับประสิทธิภาพของ Microsoft Azure อย่างไร

ความเร็วและเวลาแฝง

-AWS: Deepseek-R1 มีให้บริการบน AWS ผ่านทางเรืออเมซอนช่วยให้ผู้ประกอบการปรับแต่งและปรับใช้โมเดล ในขณะที่ตัวชี้วัดความเร็วเฉพาะสำหรับ AWS ไม่ได้มีรายละเอียดประสิทธิภาพทั่วไปของโมเดลนั้นโดดเด่นด้วยความเร็วเอาต์พุตที่ช้ากว่าเมื่อเทียบกับรุ่นเฉลี่ยโดยมีโทเค็นประมาณ 25.5 ต่อวินาที [1] เวลาแฝงสูงกว่าค่าเฉลี่ยใช้เวลาประมาณ 9.71 วินาทีเพื่อรับโทเค็นแรก [1] อย่างไรก็ตามโครงสร้างพื้นฐานของ AWS สามารถปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสมขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ที่ใช้

-Azure: บน Azure AI Foundry, Deepseek-R1 ถูกรวมเข้ากับเครื่องมือประเมินผลแบบจำลองในตัวทำให้นักพัฒนาสามารถเปรียบเทียบเอาต์พุตและประสิทธิภาพของเกณฑ์มาตรฐานได้อย่างรวดเร็ว [10] ในขณะที่ตัวเลขแฝงเฉพาะสำหรับ Azure ไม่ได้ให้ไว้ผู้ใช้ได้รายงานปัญหาเวลาแฝงที่สำคัญกับโมเดล Deepseek ของ Azure โดยมีการสืบค้นบางอย่างใช้เวลามากกว่าหนึ่งนาทีเพื่อสร้างการตอบสนอง [6] สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าประสิทธิภาพของ Azure อาจได้รับผลกระทบจากความท้าทายในเวลาแฝงที่คล้ายกันเช่น AWS

ประสิทธิภาพด้านต้นทุน

-AWS: ผู้ใช้ใน AWS จ่ายเงินสำหรับทรัพยากรการคำนวณมากกว่าการกำหนดราคาต่อท็อกสำหรับ DeepSeek-R1 โดยสอดคล้องกับโมเดลการกำหนดราคา AI โอเพนซอร์ส [2] วิธีการนี้สามารถคุ้มค่าสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ แต่อาจแตกต่างกันไปตามการใช้โครงสร้างพื้นฐาน

- Azure: ในทำนองเดียวกันผู้ใช้ Azure จ่ายค่าใช้จ่ายในการคำนวณพื้นฐานซึ่งสามารถนำไปสู่การกำหนดราคาตัวแปรขึ้นอยู่กับว่าโมเดลทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ [3] อย่างไรก็ตามการบูรณาการของ Azure กับ Deepseek-R1 เป็นทางเลือกที่ประหยัดค่าใช้จ่ายสำหรับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น GPT-4O ของ Openai [3]

ความสามารถในการรวมและการพัฒนา

-AWS: AWS นำเสนอแนวทางการตลาด AI ที่เป็นสากลช่วยให้โมเดลที่หลากหลายเช่น Deepseek-R1 ได้รับการบูรณาการและปรับแต่งบนแพลตฟอร์ม [3] ความยืดหยุ่นนี้เป็นประโยชน์สำหรับองค์กรที่ต้องการทดลองกับโมเดล AI ที่แตกต่างกัน

- Azure: Azure AI Foundry นำเสนอแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้สำหรับการรวม Deepseek-R1 เข้ากับเครื่องมือสำหรับการทดลองและการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว [10] การประเมินความปลอดภัยอย่างกว้างขวางของ Microsoft และการประเมินความปลอดภัยทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองนั้นตรงตามมาตรฐานขององค์กร [7]

โดยสรุปทั้ง AWS และ Azure นำเสนอ Deepseek-R1 ที่มีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพต้นทุนที่คล้ายคลึงกัน แต่ตัวชี้วัดประสิทธิภาพเช่นความเร็วและเวลาแฝงอาจแตกต่างกันไปตามโครงสร้างพื้นฐานและรูปแบบการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง การบูรณาการของ Azure กับการประเมินความปลอดภัยและเครื่องมือความสามารถในการปรับขนาดอาจเป็นประโยชน์สำหรับการปรับใช้องค์กรในขณะที่ข้อเสนอแบบจำลองที่หลากหลายของ AWS นั้นตอบสนองความต้องการของ AI ที่หลากหลาย

การอ้างอิง:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-r1-efficiation-vs-openai-claude-investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-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/