Sammenligning af latensen af DeepSeek-R1 på AWS til Azure kræver at undersøge tilgængelige data og implementeringsstrategier for begge platforme. Mens specifikke latenstid for AWS ikke er direkte nævnt i søgeresultaterne, kan vi udlede nogle indsigter baseret på generelle præstationsegenskaber og implementeringsmetoder.
Azure Latency:
- Det er rapporteret, at dybseek-R1 på Azure har en højere latenstid sammenlignet med gennemsnitlige modeller, med en tid til første token (TTFT) på cirka 9,71 sekunder [1]. Denne latenstid kan påvirkes af faktorer som ressourceudnyttelse og netværksforhold.
- Implementeringer på Azure bruger ofte administrerede online slutpunkter, der giver skalerbare og sikre miljøer, men kan stadig stå over for problemer som timeouts, hvis anmodninger overstiger 120 sekunder [3].
AWS Latency:
- Mens der ikke leveres specifikke latenstid for DeepSeek-R1 på AWS, tilbyder AWS typisk robust infrastruktur, der kan understøtte effektiv modelinstallation. Imidlertid kan latenstid variere baseret på faktorer som forekomsttype, netværksbetingelser og modeloptimering.
-AWS-gebyrer for AI-optimerede servere, som kan være dyre, men disse servere er designet til at håndtere arbejdsbelastninger med højtydende effektivitet [4].
Sammenligningsovervejelser:
- Infrastruktur og optimering: Både AWS og Azure tilbyder skalerbar infrastruktur, men den faktiske latenstid kan afhænge af, hvor godt modellen er optimeret til det specifikke skymiljø. For eksempel kan brug af motorer med høj kapacitet som VLLM på Azure forbedre ydelsen [2].
- Ressourceudnyttelse: Anvendelse af høj ressource kan føre til øget latenstid på begge platforme. Overvågning og optimering af ressourceforbrug er afgørende for at opretholde lav latenstid [3].
- Netværksbetingelser: Netværks latenstid mellem applikationen og skyens endepunkt kan væsentligt påvirke den samlede ydelse. Værktøjer som Azure Network Watcher kan hjælpe med at diagnosticere netværksproblemer [3].
Sammenfattende, selvom specifikke latenssammenligninger mellem AWS og Azure for DeepSeek-R1 ikke er detaljeret i søgeresultaterne, kan begge platforme opleve latenstid påvirket af lignende faktorer, såsom ressourceudnyttelse og netværksbetingelser. Optimering af implementeringer og overvågningsydelse er nøglen til at minimere latenstid på begge platforme.
Citater:
[1] https://artificialanalysis.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-deled-in-azure-i-hub-got-timeout
)
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-t-azure-i/
)
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
)
)