Porovnání latence DeepSeek-R1 na AWS s Azure vyžaduje prozkoumání dostupných dat a strategií nasazení pro obě platformy. I když specifické údaje o latenci pro AWS nejsou ve výsledcích vyhledávání přímo zmíněny, můžeme vyvodit některé poznatky na základě obecných charakteristik výkonu a metod nasazení.
Latence Azure:
- Bylo hlášeno, že DeepSeek-R1 na Azure má vyšší latenci ve srovnání s průměrnými modely, s časem do prvního tokenu (TTFT) přibližně 9,71 sekund [1]. Tato latence může být ovlivněna faktory, jako je využití zdrojů a podmínky sítě.
- Nasazení na Azure často využívá spravované online koncové body, které poskytují škálovatelné a zabezpečené prostředí, ale mohou stále čelit problémům, jako jsou časové limity, pokud požadavky přesáhnou 120 sekund [3].
Latence AWS:
- Zatímco konkrétní údaje o latenci pro DeepSeek-R1 na AWS nejsou poskytovány, AWS obvykle nabízí robustní infrastrukturu, která může podporovat efektivní nasazení modelu. Latence se však může lišit v závislosti na faktorech, jako je typ instance, podmínky sítě a optimalizace modelu.
-AWS poplatky za servery optimalizované AI-optimalizované, které mohou být nákladné, ale tyto servery jsou navrženy tak, aby efektivně zvládly vysoce výkonné pracovní zátěž [4].
Srovnávací úvahy:
- Infrastruktura a optimalizace: AWS i Azure nabízejí škálovatelnou infrastrukturu, ale skutečná latence může záviset na tom, jak dobře je model optimalizován pro specifické cloudové prostředí. Například použití vysoce výkonných motorů, jako je VLLM na Azure, může zlepšit výkon [2].
- Využití zdrojů: Vysoké využití zdrojů může vést ke zvýšení latence na obou platformách. Monitorování a optimalizace využití zdrojů je zásadní pro udržení nízké latence [3].
- Síťové podmínky: Latence sítě mezi aplikací a koncovým bodem cloudu může výrazně ovlivnit celkový výkon. Nástroje jako Azure Network Watcher mohou pomoci diagnostikovat problémy sítě [3].
Stručně řečeno, zatímco specifická srovnání latence mezi AWS a Azure pro DeepSeek-R1 není ve výsledcích vyhledávání podrobně popsána, obě platformy mohou zažít latence ovlivněnou podobnými faktory, jako je využití zdrojů a podmínky sítě. Optimalizace nasazení a monitorovacího výkonu jsou klíčem k minimalizaci latence na obou platformách.
Citace:
[1] https://artificialalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deployed-in-azure-ai-hub-g-bot-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-oothethers-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-at-azure-ai/
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper--Activity-7288814972271280128-Vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure--woundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-lms-deepseek-r1-comparison