Att jämföra latensen för Deepseek-R1 på AWS med Azure kräver undersökning av tillgängliga data och distributionsstrategier för båda plattformarna. Även om specifika latensfigurer för AWS inte direkt nämns i sökresultaten, kan vi dra slutsatser om några insikter baserade på allmänna prestandaegenskaper och distributionsmetoder.
Azure latens:
- Deepseek-R1 på Azure har rapporterats ha en högre latens jämfört med genomsnittliga modeller, med en tid till första token (TTFT) på cirka 9,71 sekunder [1]. Denna latens kan påverkas av faktorer som resursanvändning och nätverksförhållanden.
- Distributioner på Azure använder ofta hanterade online -slutpunkter, som ger skalbara och säkra miljöer men kan fortfarande möta problem som timeouts om förfrågningar överstiger 120 sekunder [3].
AWS Latency:
- Även om specifika latenssiffror för Deepseek-R1 på AWS inte tillhandahålls, erbjuder AWS vanligtvis robust infrastruktur som kan stödja effektiv modellutplacering. Latens kan emellertid variera baserat på faktorer som instansstyp, nätverksförhållanden och modelloptimering.
-AWS-avgifter för AI-optimerade servrar, vilket kan vara kostsamma, men dessa servrar är utformade för att hantera högpresterande arbetsbelastningar effektivt [4].
Jämförelseöverväganden:
- Infrastruktur och optimering: Både AWS och Azure erbjuder skalbar infrastruktur, men den faktiska latensen kan bero på hur väl modellen är optimerad för den specifika molnmiljön. Att till exempel använda motorer med hög kapacitet som VLLM på Azure kan förbättra prestandan [2].
- Resursanvändning: Hög resursutnyttjande kan leda till ökad latens på båda plattformarna. Övervakning och optimering av resursanvändningen är avgörande för att upprätthålla låg latens [3].
- Nätverksförhållanden: Nätverkslatens mellan applikationen och molnändpunkten kan påverka den totala prestandan betydligt. Verktyg som Azure Network Watcher kan hjälpa till att diagnostisera nätverksproblem [3].
Sammanfattningsvis, medan specifika latensjämförelser mellan AWS och Azure för Deepseek-R1 inte är detaljerade i sökresultaten, kan båda plattformarna uppleva latens som påverkas av liknande faktorer som resursanvändning och nätverksförhållanden. Optimering av distributioner och övervakningsprestanda är nyckeln till att minimera latens på endera plattformen.
Citeringar:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
]
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deput
]
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
]
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
]
]