Il confronto con la latenza di DeepSeek-R1 su AWS con Azure richiede l'esame di dati disponibili e strategie di distribuzione per entrambe le piattaforme. Mentre i dati specifici di latenza per AWS non sono menzionati direttamente nei risultati della ricerca, possiamo dedurre alcune intuizioni basate su caratteristiche generali delle prestazioni e metodi di distribuzione.
Latenza di Azure:
- È stato riportato che DeepSeek-R1 su Azure ha una latenza più elevata rispetto ai modelli medi, con un tempo al primo token (TTFT) di circa 9,71 secondi [1]. Questa latenza può essere influenzata da fattori come l'utilizzo delle risorse e le condizioni di rete.
- Le distribuzioni su Azure utilizzano spesso endpoint online gestiti, che forniscono ambienti scalabili e sicuri, ma possono ancora affrontare problemi come timeout se le richieste superano i 120 secondi [3].
Latenza AWS:
- Mentre non sono fornite cifre specifiche di latenza per DeepSeek-R1 su AWS, AWS offre in genere infrastrutture robuste in grado di supportare un'effingezione di modelli efficiente. Tuttavia, la latenza può variare in base a fattori come il tipo di istanza, le condizioni di rete e l'ottimizzazione del modello.
-Affioni AWS per i server ottimizzati AI, che possono essere costosi, ma questi server sono progettati per gestire carichi di lavoro ad alte prestazioni in modo efficiente [4].
Considerazioni di confronto:
- Infrastruttura e ottimizzazione: sia AWS che Azure offrono infrastrutture scalabili, ma la latenza effettiva può dipendere da quanto bene il modello è ottimizzato per l'ambiente cloud specifico. Ad esempio, l'uso di motori ad alto rendimento come VLLM su Azure può migliorare le prestazioni [2].
- Utilizzo delle risorse: un elevato utilizzo delle risorse può portare ad una maggiore latenza su entrambe le piattaforme. Il monitoraggio e l'ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse sono fondamentali per mantenere la bassa latenza [3].
- Condizioni di rete: la latenza di rete tra l'applicazione e l'endpoint cloud può avere un impatto significativo sulle prestazioni complessive. Strumenti come Azure Network Watcher possono aiutare a diagnosticare i problemi di rete [3].
In sintesi, mentre i confronti specifici di latenza tra AWS e Azure per DeepSeek-R1 non sono dettagliati nei risultati di ricerca, entrambe le piattaforme possono sperimentare latenza influenzata da fattori simili come l'utilizzo delle risorse e le condizioni di rete. L'ottimizzazione delle distribuzioni e delle prestazioni di monitoraggio sono fondamentali per ridurre al minimo la latenza su entrambe le piattaforme.
Citazioni:
[1] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenenssiebler.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-oi-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-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-Vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-res
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison