Compararea latenței DeepSeek-R1 pe AWS cu Azure necesită examinarea datelor disponibile și a strategiilor de implementare pentru ambele platforme. Deși cifrele de latență specifice pentru AWS nu sunt menționate direct în rezultatele căutării, putem deduce unele idei bazate pe caracteristici generale de performanță și metode de implementare.
latența azure:
- S-a raportat că Deepseek-R1 pe Azure are o latență mai mare comparativ cu modelele medii, cu un timp până la primul jeton (TTFT) de aproximativ 9,71 secunde [1]. Această latență poate fi influențată de factori precum utilizarea resurselor și condițiile de rețea.
- Implementările pe Azure utilizează adesea puncte finale online gestionate, care oferă medii scalabile și sigure, dar pot face față problemelor, cum ar fi intervalul de timp, dacă solicitările depășesc 120 de secunde [3].
AWS Latency:
- În timp ce nu sunt furnizate cifre specifice de latență pentru DeepSeek-R1 pe AWS, AWS oferă de obicei o infrastructură robustă care poate susține o implementare eficientă a modelului. Cu toate acestea, latența poate varia în funcție de factori precum tipul de instanță, condițiile de rețea și optimizarea modelului.
-Taxele AWS pentru serverele optimizate AI, care pot fi costisitoare, dar aceste servere sunt concepute pentru a gestiona eficient sarcinile de muncă performante [4].
Considerații de comparație:
- Infrastructură și optimizare: Atât AWS, cât și Azure oferă infrastructură scalabilă, dar latența reală poate depinde de cât de bine este optimizat modelul pentru mediul cloud specific. De exemplu, utilizarea motoarelor cu randament ridicat, cum ar fi VLLM pe Azure, poate îmbunătăți performanța [2].
- Utilizarea resurselor: Utilizarea ridicată a resurselor poate duce la o latență crescută pe ambele platforme. Monitorizarea și optimizarea utilizării resurselor sunt cruciale pentru menținerea latenței scăzute [3].
- Condiții de rețea: latența rețelei între aplicație și punctul final cloud poate avea un impact semnificativ asupra performanței generale. Instrumente precum Azure Network Watcher pot ajuta la diagnosticarea problemelor de rețea [3].
În rezumat, deși comparațiile specifice de latență între AWS și Azure pentru DeepSeek-R1 nu sunt detaliate în rezultatele căutării, ambele platforme pot experimenta latența influențată de factori similari, cum ar fi utilizarea resurselor și condițiile de rețea. Optimizarea implementărilor și performanța monitorizării sunt esențiale pentru minimizarea latenței pe oricare dintre platforme.
Citări:
[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-setter-and-heapper-wrong-activity-7288814972271280128-vyu
[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-premiss-vs-cloud-hosting-llms-epseek-r1-compaton