Deepseek-R1: n viiveen vertaaminen AWS: lle Azureen edellyttää käytettävissä olevien tietojen ja käyttöönottostrategioiden tutkimista molemmille alustoille. Vaikka AWS: n tiettyjä latenssilukuja ei mainita suoraan hakutuloksissa, voimme päätellä joitain näkemyksiä yleisten suorituskykyominaisuuksien ja käyttöönottomenetelmien perusteella.
Azure Latency:
- Deepekek-R1: n Azuressa on ilmoitettu olevan korkeampi viive verrattuna keskimääräisiin malleihin, ja aika ensimmäiseen tunnukseen (TTFT) on noin 9,71 sekuntia [1]. Tähän viiveen voivat vaikuttaa tekijät, kuten resurssien käyttö ja verkko -olosuhteet.
- Azuren käyttöönotot hyödyntävät usein hallittuja online -päätepisteitä, jotka tarjoavat skaalautuvia ja turvallisia ympäristöjä, mutta voivat silti kohdata ongelmia, kuten aikakatkaisuja, jos pyynnöt ylittävät 120 sekuntia [3].
AWS -viive:
- Vaikka DeepSek-R1: n tiettyjä viivettä AWS: llä ei ole tarjolla, AWS tarjoaa tyypillisesti vankan infrastruktuurin, joka voi tukea tehokasta mallin käyttöönottoa. Latenssi voi kuitenkin vaihdella tekijöiden, kuten ilmentymätyypin, verkkoolosuhteiden ja mallin optimoinnin perusteella.
-AWS-maksut AI-optimoiduille palvelimille, jotka voivat olla kalliita, mutta nämä palvelimet on suunniteltu käsittelemään tehokkaasti korkean suorituskyvyn työmäärää [4].
Vertailun näkökohdat:
- Infrastruktuuri ja optimointi: Sekä AWS että Azure tarjoavat skaalautuvan infrastruktuurin, mutta todellinen latenssi voi riippua siitä, kuinka hyvin malli on optimoitu tietylle pilviympäristölle. Esimerkiksi korkean suorituskyvyn moottorien, kuten VLLM: n, käyttäminen Azuressa voi parantaa suorituskykyä [2].
- Resurssien käyttö: Resurssien korkea käyttö voi johtaa lisääntyneeseen viiveen molemmilla alustoilla. Resurssien käytön seuranta ja optimointi ovat ratkaisevan tärkeitä matalan viiveen ylläpitämisessä [3].
- Verkko -olosuhteet: Verkkoviive sovelluksen ja pilven päätepisteen välillä voi vaikuttaa merkittävästi kokonaistutkimukseen. Työkalut, kuten Azure Network Watcher, voivat auttaa diagnosoimaan verkkoongelmia [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka Deepseek-R1: n AWS: n ja Azuren väliset latenssivertailut eivät ole yksityiskohtaisia hakutuloksissa, molemmilla alustoilla voi kokea latenssi, johon vaikuttavat samanlaiset tekijät, kuten resurssien käyttö ja verkkoolosuhteet. Käyttöönottojen optimointi ja suorituskyvyn seuranta ovat avain minimoimaan kummallakin alustalla.
Viittaukset:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-R1
.
.
[4] https://campustechnology.com/Articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-Google-Others-Make-DeepSeek-R1-AI-Model-Available-on-Their-Platforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
.
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-R1
.
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs