تتطلب مقارنة زمن انتقال DeepSeek-R1 على AWS و Azure فحص استراتيجيات البيانات والنشر المتاحة لكلا النظامين. في حين لم يتم ذكر أرقام الكمون المحددة لـ AWS مباشرة في نتائج البحث ، يمكننا استنتاج بعض الأفكار بناءً على خصائص الأداء العامة وطرق النشر.
زمن انتقال أزور:
- تم الإبلاغ عن أن DeepSeek-R1 على Azure لديها زمن انتقال أعلى مقارنة بالنماذج المتوسطة ، مع وقت للرمز المميز الأول (TTFT) حوالي 9.71 ثانية [1]. يمكن أن يتأثر هذا الكمون بعوامل مثل استخدام الموارد وظروف الشبكة.
- غالبًا ما تستخدم عمليات النشر على Azure نقاط النهاية المدارة عبر الإنترنت ، والتي توفر بيئات قابلة للتطوير وآمنة ولكنها قد لا تزال تواجه مشكلات مثل المهلة إذا تجاوزت الطلبات 120 ثانية [3].
زمن انتقال AWS:
- في حين لا يتم توفير أرقام زمنية محددة لـ DeepSeek-R1 على AWS ، فإن AWS عادة ما تقدم بنية تحتية قوية يمكنها دعم النشر الفعال النموذجي. ومع ذلك ، يمكن أن يختلف الكمون بناءً على عوامل مثل نوع المثيل وظروف الشبكة وتحسين النماذج.
-رسوم AWS للخوادم المحسنة AI ، والتي يمكن أن تكون مكلفة ، ولكن هذه الخوادم مصممة للتعامل مع أعباء العمل عالية الأداء بكفاءة [4].
اعتبارات المقارنة:
- البنية التحتية والتحسين: يقدم كل من AWS و Azure بنية تحتية قابلة للتطوير ، ولكن يمكن أن يعتمد الكمون الفعلي على مدى تحسين النموذج للبيئة السحابية المحددة. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي استخدام محركات الإنتاجية العالية مثل VLLM على Azure إلى تحسين الأداء [2].
- استخدام الموارد: يمكن أن يؤدي استخدام الموارد العالية إلى زيادة الكمون على كلا المنصتين. مراقبة وتحسين استخدام الموارد أمر بالغ الأهمية للحفاظ على زمن انتقال منخفض [3].
- شروط الشبكة: يمكن أن يؤثر زمن انتقال الشبكة بين التطبيق ونقطة النهاية السحابية بشكل كبير على الأداء العام. يمكن أن تساعد أدوات مثل Azure Network Watcher في تشخيص مشكلات الشبكة [3].
باختصار ، في حين أن مقارنات زمنية محددة بين AWS و Azure لـ DeepSeek-R1 غير مفصلة في نتائج البحث ، يمكن أن تواجه كلا المنصرين الكمون المتأثر بعوامل مماثلة مثل استخدام الموارد وظروف الشبكة. يعد تحسين عمليات النشر وأداء المراقبة مفتاحًا لتقليل الكمون على أي من النظامين.
Ad
الاستشهادات:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepeek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deployed-in-azure-aub-got-timout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-tothers-make-deepseek-ra1-ai-available-on-their-platforms.aspx
[5]
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better- و cheper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[8]
[9)