Porównanie opóźnienia DeepSeek-R1 na AWS z Azure wymaga zbadania dostępnych danych i strategii wdrażania dla obu platform. Chociaż określone liczby opóźnień dla AWS nie są bezpośrednio wymienione w wynikach wyszukiwania, możemy wywnioskować niektóre spostrzeżenia na podstawie ogólnych charakterystyk wydajności i metod wdrażania.
Lazure opóźnienie:
- Doniesiono, że DeepSeek-R1 na Azure ma wyższe opóźnienie w porównaniu ze średnimi modelami, z czasem do pierwszego tokenu (TTFT) wynoszącego około 9,71 sekundy [1]. Na opóźnienie na to mogą mieć wpływ czynniki takie jak wykorzystanie zasobów i warunki sieciowe.
- Wdrożenia na platformie Azure często wykorzystują zarządzane punkty końcowe online, które zapewniają skalowalne i bezpieczne środowiska, ale mogą nadal borykać się z problemami takimi jak limity czasu, jeśli żądania przekraczają 120 sekund [3].
Opóźnienie AWS:
- Chociaż nie są dostarczane określone liczby opóźnień dla DeepSeek-R1 na AWS, AWS zazwyczaj oferuje solidną infrastrukturę, która może obsługiwać wydajne wdrożenie modelu. Jednak opóźnienie może się różnić w zależności od czynników, takich jak rodzaj instancji, warunki sieciowe i optymalizacja modelu.
-Opłaty za AWS dla serwerów zoptymalizowanych AD, które mogą być kosztowne, ale te serwery są zaprojektowane do efektywnego obsługi wysokowydajnych obciążeń [4].
Rozważania porównawcze:
- Infrastruktura i optymalizacja: zarówno AWS, jak i Azure oferują skalowalną infrastrukturę, ale faktyczne opóźnienie może zależeć od tego, jak dobrze model jest zoptymalizowany dla określonego środowiska chmur. Na przykład stosowanie silników o wysokiej przepustowości, takich jak VLLM na Azure, może poprawić wydajność [2].
- Wykorzystanie zasobów: Wysokie wykorzystanie zasobów może prowadzić do zwiększonego opóźnienia na obu platformach. Monitorowanie i optymalizacja wykorzystania zasobów ma kluczowe znaczenie dla utrzymania niskiego opóźnienia [3].
- Warunki sieciowe: Opóźnienie sieci między aplikacją a punktem końcowym w chmurze może znacząco wpłynąć na ogólną wydajność. Narzędzia takie jak Azure Network Watcher mogą pomóc zdiagnozować problemy sieciowe [3].
Podsumowując, podczas gdy specyficzne porównania opóźnień między AWS i Azure dla DeepSeek-R1 nie są szczegółowe w wynikach wyszukiwania, obie platformy mogą doświadczyć opóźnienia pod wpływem podobnych czynników, takich jak wykorzystanie zasobów i warunki sieciowe. Optymalizacja wdrożeń i monitorowanie wydajności są kluczem do minimalizacji opóźnień na każdej platformie.
Cytaty:
[1] https://artififialanalysis.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--deployed-in-azure-ai-hub-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-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-and-seaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-ow-avaailable-on-azure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-bloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison