Het vergelijken van de latentie van Deepseek-R1 op AWS met Azure vereist het onderzoeken van beschikbare gegevens en implementatiestrategieën voor beide platforms. Hoewel specifieke latentiecijfers voor AWS niet direct worden genoemd in de zoekresultaten, kunnen we enkele inzichten afleiden op basis van algemene prestatiekenmerken en implementatiemethoden.
Azure latentie:
- Deepseek-R1 op Azure is gemeld dat het een hogere latentie heeft in vergelijking met gemiddelde modellen, met een tijd tot eerste token (TTFT) van ongeveer 9,71 seconden [1]. Deze latentie kan worden beïnvloed door factoren zoals het gebruik van middelen en netwerkomstandigheden.
- Implementaties op Azure maken vaak gebruik van beheerde online eindpunten, die schaalbare en veilige omgevingen bieden, maar kunnen nog steeds worden geconfronteerd met problemen zoals time -outs als aanvragen van 120 seconden groter zijn [3].
AWS -latentie:
- Hoewel specifieke latentiefiguren voor DeepSeek-R1 op AWS niet worden verstrekt, biedt AWS meestal een robuuste infrastructuur die een efficiënte modelimplementatie kan ondersteunen. Latentie kan echter variëren op basis van factoren zoals instantietype, netwerkomstandigheden en modeloptimalisatie.
-AWS-ladingen voor AI-geoptimaliseerde servers, die kostbaar kunnen zijn, maar deze servers zijn ontworpen om krachtige werklast efficiënt aan te kunnen [4].
Vergelijkingsoverwegingen:
- Infrastructuur en optimalisatie: zowel AWS als Azure bieden schaalbare infrastructuur, maar de werkelijke latentie kan afhangen van hoe goed het model is geoptimaliseerd voor de specifieke cloudomgeving. Het gebruik van high-throughput-motoren zoals VLLM op Azure kan bijvoorbeeld de prestaties verbeteren [2].
- Het gebruik van hulpbronnen: het gebruik van een hoog hulpbronnen kan leiden tot een verhoogde latentie op beide platforms. Monitoring en optimaliseren van het gebruik van hulpbronnen is cruciaal voor het handhaven van lage latentie [3].
- Netwerkomstandigheden: netwerklatentie tussen de toepassing en het cloud -eindpunt kan de algehele prestaties aanzienlijk beïnvloeden. Tools zoals Azure Network Watcher kunnen helpen bij het diagnosticeren van netwerkproblemen [3].
Samenvattend, hoewel specifieke latentievergelijkingen tussen AWS en Azure voor Deepseek-R1 niet gedetailleerd zijn in de zoekresultaten, kunnen beide platforms latentie ervaren die worden beïnvloed door vergelijkbare factoren zoals het gebruik van middelen en netwerkomstandigheden. Het optimaliseren van implementaties en monitoringprestaties zijn de sleutel tot het minimaliseren van de latentie op beide platforms.
Citaten:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemensiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-de geïmplementeerde-in-azure-ai-hub-got-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-Deepseek-r1-Ai-Model-Allable-on-Their-platforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-en-cheaper-wrong-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-ai-foundry-andub/
[9] https://www.oneClickitSolution.com/CenterOfexCellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-Comparison