Η σύγκριση της καθυστέρησης του Deepseek-R1 στο AWS με το Azure απαιτεί την εξέταση των διαθέσιμων δεδομένων και των στρατηγικών ανάπτυξης και για τις δύο πλατφόρμες. Ενώ τα συγκεκριμένα στοιχεία λανθάνουσας κατάστασης για το AWS δεν αναφέρονται άμεσα στα αποτελέσματα αναζήτησης, μπορούμε να συμπεράνουμε ορισμένες γνώσεις που βασίζονται σε γενικά χαρακτηριστικά απόδοσης και μεθόδους ανάπτυξης.
Azure Latency:
- Το Deepseek-R1 στο Azure έχει αναφερθεί ότι έχει υψηλότερη καθυστέρηση σε σύγκριση με τα μέσα μοντέλα, με χρόνο για το πρώτο συμβόλαιο (TTFT) περίπου 9,71 δευτερολέπτων [1]. Αυτή η καθυστέρηση μπορεί να επηρεαστεί από παράγοντες όπως η αξιοποίηση των πόρων και οι συνθήκες του δικτύου.
- Οι αναπτύξεις στο Azure χρησιμοποιούν συχνά διαχειριζόμενα online τελικά σημεία, τα οποία παρέχουν κλιμακούμενα και ασφαλή περιβάλλοντα, αλλά ενδέχεται να αντιμετωπίζουν προβλήματα όπως τα χρονικά όρια εάν τα αιτήματα υπερβαίνουν τα 120 δευτερόλεπτα [3].
AWS Latency:
- Ενώ δεν παρέχονται συγκεκριμένα στοιχεία λανθάνουσας κατάστασης για το Deepseek-R1 στο AWS, η AWS προσφέρει συνήθως ισχυρή υποδομή που μπορεί να υποστηρίξει την αποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλου. Ωστόσο, η καθυστέρηση μπορεί να ποικίλει ανάλογα με παράγοντες όπως ο τύπος στιγμής, οι συνθήκες δικτύου και η βελτιστοποίηση μοντέλου.
-Οι χρεώσεις AWS για τους AI-βελτιστοποιημένους διακομιστές, οι οποίοι μπορεί να είναι δαπανηρές, αλλά αυτοί οι διακομιστές έχουν σχεδιαστεί για να χειρίζονται αποτελεσματικά τον φόρτο εργασίας υψηλής απόδοσης [4].
Σκέψεις σύγκρισης:
- Υποδομή και βελτιστοποίηση: Τόσο η AWS όσο και η Azure προσφέρουν κλιμακωτή υποδομή, αλλά η πραγματική καθυστέρηση μπορεί να εξαρτάται από το πόσο καλά το μοντέλο είναι βελτιστοποιημένο για το συγκεκριμένο περιβάλλον σύννεφων. Για παράδειγμα, η χρήση κινητήρων υψηλής απόδοσης όπως το VLLM στο Azure μπορεί να βελτιώσει την απόδοση [2].
- Χρήση πόρων: Η υψηλή αξιοποίηση των πόρων μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένη λανθάνουσα κατάσταση και στις δύο πλατφόρμες. Η παρακολούθηση και η βελτιστοποίηση της χρήσης των πόρων είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της χαμηλής λανθάνουσας κατάστασης [3].
- Οι συνθήκες δικτύου: η καθυστέρηση του δικτύου μεταξύ της εφαρμογής και του τελικού σημείου του cloud μπορεί να επηρεάσει σημαντικά τη συνολική απόδοση. Εργαλεία όπως το Azure Network Watcher μπορούν να βοηθήσουν στη διάγνωση των προβλημάτων δικτύου [3].
Συνοπτικά, ενώ οι συγκεκριμένες συγκρίσεις λανθάνουσας κατάστασης μεταξύ AWS και Azure για το Deepseek-R1 δεν περιγράφονται λεπτομερώς στα αποτελέσματα αναζήτησης, και οι δύο πλατφόρμες μπορούν να αντιμετωπίσουν λανθάνουσα κατάσταση που επηρεάζεται από παρόμοιους παράγοντες όπως η χρήση πόρων και οι συνθήκες δικτύου. Η βελτιστοποίηση της ανάπτυξης και της απόδοσης παρακολούθησης είναι το κλειδί για την ελαχιστοποίηση της λανθάνουσας κατάστασης σε οποιαδήποτε πλατφόρμα.
Αναφορές:
[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-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-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-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-sosting-llms-deepseek-r1-commarison