La comparaison de la latence de Deepseek-R1 sur AWS à Azure nécessite d'examiner les données disponibles et les stratégies de déploiement pour les deux plateformes. Bien que les chiffres spécifiques de latence pour AWS ne soient pas directement mentionnés dans les résultats de la recherche, nous pouvons déduire certaines informations en fonction des caractéristiques générales de performance et des méthodes de déploiement.
latence azure:
- Deepseek-R1 sur Azure aurait une latence plus élevée par rapport aux modèles moyens, avec un temps de premier jeton (TTFT) d'environ 9,71 secondes [1]. Cette latence peut être influencée par des facteurs tels que l'utilisation des ressources et les conditions du réseau.
- Les déploiements sur Azure utilisent souvent des points de terminaison gérés en ligne, qui fournissent des environnements évolutifs et sécurisés, mais peuvent toujours être confrontés à des problèmes comme les délais d'expiration si les demandes dépassent 120 secondes [3].
latence AWS:
- Bien que les chiffres spécifiques de latence pour Deepseek-R1 sur AWS ne soient pas fournis, AWS propose généralement des infrastructures robustes qui peuvent prendre en charge un déploiement de modèle efficace. Cependant, la latence peut varier en fonction de facteurs tels que le type d'instance, les conditions du réseau et l'optimisation du modèle.
- AWS facture pour les serveurs optimisés AI, qui peuvent être coûteux, mais ces serveurs sont conçus pour gérer efficacement les charges de travail haute performance [4].
Considérations de comparaison:
- Infrastructure et optimisation: AWS et Azure offrent une infrastructure évolutive, mais la latence réelle peut dépendre de la façon dont le modèle est optimisé pour l'environnement cloud spécifique. Par exemple, l'utilisation de moteurs à haut débit comme VLLM sur Azure peut améliorer les performances [2].
- Utilisation des ressources: une utilisation élevée des ressources peut conduire à une latence accrue sur les deux plates-formes. La surveillance et l'optimisation de l'utilisation des ressources sont cruciales pour maintenir une faible latence [3].
- Conditions du réseau: la latence du réseau entre l'application et le point final du cloud peut avoir un impact significatif sur les performances globales. Des outils comme Azure Network Watcher peuvent aider à diagnostiquer les problèmes de réseau [3].
En résumé, bien que des comparaisons de latence spécifiques entre AWS et Azure pour Deepseek-R1 ne soient pas détaillées dans les résultats de la recherche, les deux plateformes peuvent ressentir la latence influencée par des facteurs similaires tels que l'utilisation des ressources et les conditions de réseau. L'optimisation des déploiements et des performances de surveillance sont essentielles pour minimiser la latence sur l'une ou l'autre plate-forme.
Citations:
[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-deployed-in-azure-ai-hub-got-timeout
[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/
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheper-wrong-activité-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-founry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofExcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-Comparison