Сравнение задержки DeepSeek-R1 на AWS с Azure требует изучения доступных данных и стратегий развертывания для обеих платформ. Хотя конкретные показатели задержки для AWS не упоминаются напрямую в результатах поиска, мы можем сделать некоторые идеи, основанные на общих характеристиках эффективности и методах развертывания.
Латентность лазурства:
- Сообщалось, что DeepSeek-R1 на Azure имеет более высокую задержку по сравнению со средними моделями, со временем до первого токена (TTFT) приблизительно 9,71 секунды [1]. На эту задержку могут влиять такие факторы, как использование ресурсов и условия сети.
- Развертывания в Azure часто используют управляемые онлайн -конечные точки, которые обеспечивают масштабируемые и безопасные среды, но все же могут столкнуться с такими проблемами, как тайм -ауты, если запросы превышают 120 секунд [3].
AWS Latency:
- Хотя конкретные показатели задержки для DeepSeek-R1 на AWS не предоставляются, AWS обычно предлагает надежную инфраструктуру, которая может поддерживать эффективное развертывание модели. Однако задержка может варьироваться в зависимости от факторов, таких как тип экземпляра, условия сети и оптимизация модели.
-AWS-плата за A-оптимизированные серверы, которые могут быть дорогостоящими, но эти серверы предназначены для эффективной работы с высокопроизводительными рабочими нагрузками [4].
Соображения сравнения:
- Инфраструктура и оптимизация: как AWS, так и Azure предлагают масштабируемую инфраструктуру, но фактическая задержка может зависеть от того, насколько хорошо модель оптимизирована для конкретной облачной среды. Например, использование высокопроизводительных двигателей, таких как VLLM на Azure, может повысить производительность [2].
- Использование ресурсов: высокое использование ресурсов может привести к увеличению задержки на обеих платформах. Мониторинг и оптимизация использования ресурсов имеет решающее значение для поддержания низкой задержки [3].
- Сетевые условия: задержка сети между приложением и конечной точкой облака может значительно повлиять на общую производительность. Такие инструменты, как Azure Network Watcher, могут помочь диагностировать проблемы с сетью [3].
Таким образом, хотя конкретные сравнения задержки между AWS и Azure для DeepSeek-R1 не подробно описаны в результатах поиска, обе платформы могут испытывать задержку, на которые влияет подобные факторы, такие как использование ресурсов и условия сети. Оптимизация развертывания и производительность мониторинга являются ключом к минимизации задержки на любой платформе.
Цитаты:
[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-athers-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-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-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison