Å sammenligne latensen til DeepSeek-R1 på AWS med Azure krever å undersøke tilgjengelige data og distribusjonsstrategier for begge plattformene. Selv om spesifikke latensfigurer for AWS ikke er direkte nevnt i søkeresultatene, kan vi utlede noen innsikt basert på generelle ytelsesegenskaper og distribusjonsmetoder.
Azure latens:
- DeepSeek-R1 på Azure har blitt rapportert å ha en høyere latens sammenlignet med gjennomsnittlige modeller, med en tid til første token (TTFT) på omtrent 9,71 sekunder [1]. Denne latensen kan påvirkes av faktorer som ressursutnyttelse og nettverksforhold.
- Distribusjoner på Azure bruker ofte administrerte endepunkter på nettet, som gir skalerbare og sikre miljøer, men fremdeles kan møte problemer som timeouts hvis forespørsler overstiger 120 sekunder [3].
AWS latens:
- Mens spesifikke latensfigurer for DeepSeek-R1 på AWS ikke er gitt, tilbyr AWS vanligvis robust infrastruktur som kan støtte effektiv modelldistribusjon. Latens kan imidlertid variere basert på faktorer som forekomsttype, nettverksforhold og modelloptimalisering.
-AWS-kostnader for AI-optimaliserte servere, som kan være kostbare, men disse serverne er designet for å håndtere arbeidsmengder med høy ytelse effektivt [4].
Sammenligningshensyn:
- Infrastruktur og optimalisering: Både AWS og Azure tilbyr skalerbar infrastruktur, men den faktiske latensen kan avhenge av hvor godt modellen er optimalisert for det spesifikke skymiljøet. For eksempel kan bruk av motorer med høy gjennomstrømning som VLLM på Azure forbedre ytelsen [2].
- Ressursutnyttelse: Høy ressursutnyttelse kan føre til økt latens på begge plattformene. Overvåking og optimalisering av ressursbruk er avgjørende for å opprettholde lav latens [3].
- Nettverksbetingelser: Nettverksforsinkelse mellom applikasjonen og skyens endepunkt kan ha betydelig innvirkning på den generelle ytelsen. Verktøy som Azure Network Watcher kan bidra til å diagnostisere nettverksproblemer [3].
Oppsummert, mens spesifikke latens-sammenligninger mellom AWS og Azure for DeepSeek-R1 ikke er detaljert i søkeresultatene, kan begge plattformene oppleve latens påvirket av lignende faktorer som ressursutnyttelse og nettverksforhold. Optimalisering av distribusjoner og overvåkningsytelse er nøkkelen til å minimere latens på begge plattformen.
Sitasjoner:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-depseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deployed-in-zure-ai-hub-got-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-otens-make-depseek-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-retter-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-preises-vs-c-drul-slosting-llms-depseek-r1-comparison