Comparar la latencia de Deepseek-R1 en AWS con Azure requiere examinar los datos disponibles y las estrategias de implementación para ambas plataformas. Si bien las cifras de latencia específicas para AWS no se mencionan directamente en los resultados de búsqueda, podemos inferir algunas ideas basadas en las características generales de rendimiento y los métodos de implementación.
Latencia azul:
- Se ha informado que Deepseek-R1 en Azure tiene una latencia más alta en comparación con los modelos promedio, con un tiempo de token (TTFT) de aproximadamente 9.71 segundos [1]. Esta latencia puede estar influenciada por factores como la utilización de recursos y las condiciones de la red.
- Las implementaciones en Azure a menudo utilizan puntos finales en línea administrados, que proporcionan entornos escalables y seguros, pero aún pueden enfrentar problemas como tiempos de espera si las solicitudes exceden los 120 segundos [3].
Latencia de AWS:
- Si bien no se proporcionan cifras de latencia específicas para Deepseek-R1 en AWS, AWS generalmente ofrece una infraestructura robusta que puede admitir una implementación de modelo eficiente. Sin embargo, la latencia puede variar según factores como el tipo de instancia, las condiciones de la red y la optimización del modelo.
-Los cargos de AWS por servidores optimizados AI-AI, que pueden ser costosos, pero estos servidores están diseñados para manejar cargas de trabajo de alto rendimiento de manera eficiente [4].
Consideraciones de comparación:
- Infraestructura y optimización: tanto AWS como Azure ofrecen infraestructura escalable, pero la latencia real puede depender de qué tan bien el modelo esté optimizado para el entorno de la nube específico. Por ejemplo, el uso de motores de alto rendimiento como VLLM en Azure puede mejorar el rendimiento [2].
- Utilización de recursos: la alta utilización de recursos puede conducir a una mayor latencia en ambas plataformas. La monitorización y optimización del uso de recursos es crucial para mantener una baja latencia [3].
- Condiciones de la red: la latencia de la red entre la aplicación y el punto final de la nube puede afectar significativamente el rendimiento general. Herramientas como Azure Network Watcher pueden ayudar a diagnosticar problemas de red [3].
En resumen, aunque las comparaciones de latencia específicas entre AWS y Azure para Deepseek-R1 no se detallan en los resultados de búsqueda, ambas plataformas pueden experimentar una latencia influenciada por factores similares, como la utilización de recursos y las condiciones de la red. La optimización de las implementaciones y el rendimiento de monitoreo son clave para minimizar la latencia en cualquier plataforma.
Citas:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-letarning/
[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-oters-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-heaper-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