AWS에서 DeepSeek-R1의 대기 시간은 Azure의 대기 시간과 어떻게 비교됩니까?

Azure 대기 시간 :
-Azure의 DeepSeek-R1은 평균 모델에 비해 대기 시간이 더 높은 것으로보고되었으며, 약 9.71 초의 첫 토큰 (TTFT)에 시간이 걸립니다 [1]. 이 대기 시간은 리소스 활용 및 네트워크 조건과 같은 요소의 영향을받을 수 있습니다.
- Azure의 배포는 종종 관리되는 온라인 엔드 포인트를 사용하여 확장 가능하고 안전한 환경을 제공하지만 요청이 120 초를 초과하는 경우 타임 아웃과 같은 문제에 직면 할 수 있습니다 [3].

AWS 대기 시간 :
- AWS의 DeepSeek-R1에 대한 특정 대기 시간 수치는 제공되지 않지만 AWS는 일반적으로 효율적인 모델 배포를 지원할 수있는 강력한 인프라를 제공합니다. 그러나 대기 시간은 인스턴스 유형, 네트워크 조건 및 모델 최적화와 같은 요소에 따라 다를 수 있습니다.
-AWS는 비용이 많이들 수있는 AI-AP 최적화 서버에 대한 요금이지만,이 서버는 고성능 워크로드를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다 [4].

비교 고려 사항 :
- 인프라 및 최적화 : AWS와 Azure는 확장 가능한 인프라를 제공하지만 실제 대기 시간은 특정 클라우드 환경에 모델이 얼마나 잘 최적화되는지에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, Azure에서 VLLM과 같은 고 처리량 엔진을 사용하면 성능을 향상시킬 수 있습니다 [2].
- 자원 활용 : 높은 리소스 활용도로 인해 두 플랫폼 모두에서 대기 시간이 증가 할 수 있습니다. 자원 사용을 모니터링하고 최적화하는 것은 낮은 대기 시간을 유지하는 데 중요합니다 [3].
- 네트워크 조건 : 응용 프로그램과 클라우드 엔드 포인트 간의 네트워크 대기 시간은 전체 성능에 크게 영향을 줄 수 있습니다. Azure Network Watcher와 같은 도구는 네트워크 문제를 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다 [3].

요약하면, DeepSeek-R1에 대한 AWS와 Azure 간의 특정 대기 시간 비교는 검색 결과에 자세히 설명되어 있지 않지만, 두 플랫폼 모두 리소스 활용 및 네트워크 조건과 같은 유사한 요인에 의해 영향을받는 대기 시간을 경험할 수 있습니다. 배포 및 모니터링 성능을 최적화하는 것이 어느 플랫폼에서도 대기 시간을 최소화하는 데 중요합니다.

인용 :
[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-better-72881497271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison