Der Vergleich der Latenz von Deepseek-R1 auf AWS mit Azure erfordert die Untersuchung der verfügbaren Daten und Bereitstellungsstrategien für beide Plattformen. Während spezifische Latenzzahlen für AWS in den Suchergebnissen nicht direkt erwähnt werden, können wir einige Erkenntnisse schließen, die auf allgemeinen Leistungsmerkmalen und Bereitstellungsmethoden basieren.
Azure Latenz:
- Es wurde berichtet, dass Deepseek-R1 bei Azure eine höhere Latenz im Vergleich zu Durchschnittsmodellen aufweist, wobei eine Zeit bis zum ersten Token (TTFT) von ungefähr 9,71 Sekunden [1]. Diese Latenz kann durch Faktoren wie Ressourcennutzung und Netzwerkbedingungen beeinflusst werden.
- Die Bereitstellungen auf Azure verwenden häufig verwaltete Online -Endpunkte, die skalierbare und sichere Umgebungen bieten, aber möglicherweise Probleme wie Zeitüberschreitungen ausgesetzt sind, wenn Anfragen 120 Sekunden überschreiten [3].
AWS Latenz:
- Während spezifische Latenzzahlen für Deepseek-R1 auf AWS nicht bereitgestellt werden, bietet AWS in der Regel eine robuste Infrastruktur, die eine effiziente Modellbereitstellung unterstützen kann. Die Latenz kann jedoch je nach Faktoren wie Instanztyp, Netzwerkbedingungen und Modelloptimierung variieren.
-AWS-Gebühren für AI-optimierte Server, die kostspielig sein können, diese Server sind jedoch so konzipiert, dass sie effizient leistungsstarke Workloads verarbeiten können [4].
Vergleichsüberlegungen:
- Infrastruktur und Optimierung: Sowohl AWS als auch Azure bieten eine skalierbare Infrastruktur, aber die tatsächliche Latenz kann davon abhängen, wie gut das Modell für die spezifische Cloud -Umgebung optimiert ist. Beispielsweise kann die Verwendung von Hochdurchsatzmotoren wie VLLM auf Azure die Leistung verbessern [2].
- Ressourcenauslastung: Eine hohe Ressourcennutzung kann zu einer erhöhten Latenz auf beiden Plattformen führen. Die Überwachung und Optimierung der Ressourcenverwendung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung einer geringen Latenz [3].
- Netzwerkbedingungen: Die Netzwerklatenz zwischen der Anwendung und dem Cloud -Endpunkt kann die Gesamtleistung erheblich beeinflussen. Tools wie Azure Network Watcher können bei der Diagnose von Netzwerkproblemen helfen [3].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass spezifische Latenzvergleiche zwischen AWS und Azure für Deepseek-R1 in den Suchergebnissen nicht detailliert sind, aber beide Plattformen können eine Latenz erleben, die von ähnlichen Faktoren wie Ressourcennutzung und Netzwerkbedingungen beeinflusst werden. Optimierung der Bereitstellungen und der Überwachungsleistung sind der Schlüssel zur Minimierung der Latenz auf beiden Plattform.
Zitate:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemensibler.com/posts/deploying-teepseek-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-ther-make-teepseek-r1-ai-model-available-on-their-platformals.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-chaper-rong-activity-728814972271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-availle-on-azure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-lms-yepseek-r1-comparison