Comparar a latência do Deepseek-R1 na AWS com o Azure requer o exame de dados disponíveis e estratégias de implantação para ambas as plataformas. Embora os números de latência específicos para a AWS não sejam mencionados diretamente nos resultados da pesquisa, podemos inferir algumas idéias com base nas características gerais de desempenho e nos métodos de implantação.
Latência do Azure:
- Foi relatado que o Deepseek-R1 no Azure possui uma latência mais alta em comparação com os modelos médios, com um tempo para o primeiro token (TTFT) de aproximadamente 9,71 segundos [1]. Essa latência pode ser influenciada por fatores como utilização de recursos e condições de rede.
- As implantações no Azure geralmente utilizam pontos de extremidade on -line gerenciados, que fornecem ambientes escalonáveis e seguros, mas ainda podem enfrentar problemas como tempo limite se solicitações excederem 120 segundos [3].
AWS Latência:
- Embora os números de latência específicos para o DeepSeek-R1 na AWS não sejam fornecidos, a AWS normalmente oferece infraestrutura robusta que pode suportar implantação eficiente do modelo. No entanto, a latência pode variar com base em fatores como tipo de instância, condições de rede e otimização do modelo.
-O AWS cobra por servidores otimizados da AI, que podem ser caros, mas esses servidores são projetados para lidar com cargas de trabalho de alto desempenho com eficiência [4].
Considerações de comparação:
- Infraestrutura e otimização: AWS e o Azure oferecem infraestrutura escalável, mas a latência real pode depender de quão bem o modelo é otimizado para o ambiente em nuvem específico. Por exemplo, o uso de motores de alto rendimento como VLLM no Azure pode melhorar o desempenho [2].
- Utilização de recursos: a alta utilização de recursos pode levar ao aumento da latência nas duas plataformas. Monitoramento e otimização do uso de recursos são cruciais para manter a baixa latência [3].
- Condições da rede: a latência da rede entre o aplicativo e o terminal da nuvem pode afetar significativamente o desempenho geral. Ferramentas como o Azure Network Watcher podem ajudar a diagnosticar problemas de rede [3].
Em resumo, embora comparações específicas de latência entre AWS e Azure para Deepseek-R1 não sejam detalhadas nos resultados da pesquisa, ambas as plataformas podem experimentar a latência influenciada por fatores semelhantes, como utilização de recursos e condições de rede. Otimizar as implantações e o desempenho do monitoramento são essenciais para minimizar a latência em qualquer plataforma.
Citações:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/postss/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-avilable on their-plataforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[6] https://www.linkedin.com/postss/zhu-liang_deepseek-r1-is-s-better-and-cheeper-wrong-ativity-7288814972271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-avilable-on-azure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/cencerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison