AWSのDeepSeek-R1のレイテンシをAzureと比較するには、両方のプラットフォームで利用可能なデータと展開戦略を調べる必要があります。 AWSの特定の潜伏数値は検索結果に直接言及されていませんが、一般的なパフォーマンス特性と展開方法に基づいていくつかの洞察を推測できます。
Azure Latency：
-AzureのDeepSeek-R1は、平均モデルと比較してより高い遅延があると報告されており、最初のトークン(TTFT)までの時間は約9.71秒です[1]。この遅延は、リソースの利用やネットワーク条件などの要因の影響を受ける可能性があります。
- Azureの展開は、多くの場合、マネージドオンラインエンドポイントを利用します。これは、スケーラブルで安全な環境を提供するが、リクエストが120秒を超える場合はタイムアウトなどの問題に直面する可能性があります[3]。
AWSレイテンシ：
- AWSのDeepSeek-R1の特定のレイテンシフィギュアは提供されていませんが、AWSは通常、効率的なモデル展開をサポートできる堅牢なインフラストラクチャを提供します。ただし、レイテンシは、インスタンスタイプ、ネットワーク条件、モデルの最適化などの要因に基づいて異なります。
-Ai-OptimizedサーバーのAWS料金はコストがかかる可能性がありますが、これらのサーバーは高性能ワークロードを効率的に処理するように設計されています[4]。
比較上の考慮事項：
- インフラストラクチャと最適化：AWSとAzureの両方がスケーラブルなインフラストラクチャを提供しますが、実際のレイテンシは、特定のクラウド環境にモデルが最適化されていることに依存できます。たとえば、AzureでVLLMのようなハイスループットエンジンを使用すると、パフォーマンスが向上する可能性があります[2]。
- リソースの利用：リソースの高い利用率は、両方のプラットフォームでの遅延の増加につながる可能性があります。低レイテンシを維持するには、リソースの使用を監視および最適化することが重要です[3]。
- ネットワーク条件：アプリケーションとクラウドエンドポイントの間のネットワーク遅延は、全体的なパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。 Azure Network Watcherなどのツールは、ネットワークの問題の診断に役立ちます[3]。
要約すると、DeepSeek-R1のAWSとAzureの特定のレイテンシー比較は検索結果には詳しく説明されていませんが、両方のプラットフォームは、リソースの利用やネットワーク条件などの同様の要因に影響されるレイテンシーを経験できます。展開の最適化と監視パフォーマンスは、いずれかのプラットフォームでの遅延を最小限に抑えるための鍵です。
引用：
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-rearning/
[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-abable-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-728814972271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-azure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison