Membandingkan latensi Deepseek-R1 pada AWS dengan Azure memerlukan memeriksa data yang tersedia dan strategi penyebaran untuk kedua platform. Sementara angka latensi spesifik untuk AWS tidak secara langsung disebutkan dalam hasil pencarian, kami dapat menyimpulkan beberapa wawasan berdasarkan karakteristik kinerja umum dan metode penyebaran.
Azure Latency:
- Deepseek-R1 pada Azure telah dilaporkan memiliki latensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model rata-rata, dengan waktu untuk token pertama (TTFT) sekitar 9,71 detik [1]. Latensi ini dapat dipengaruhi oleh faktor -faktor seperti pemanfaatan sumber daya dan kondisi jaringan.
- Penyebaran pada Azure sering kali menggunakan titik akhir online yang dikelola, yang menyediakan lingkungan yang dapat diskalakan dan aman tetapi mungkin masih menghadapi masalah seperti batas waktu jika permintaan melebihi 120 detik [3].
AWS Latency:
- Sementara angka latensi spesifik untuk Deepseek-R1 pada AWS tidak disediakan, AWS biasanya menawarkan infrastruktur yang kuat yang dapat mendukung penyebaran model yang efisien. Namun, latensi dapat bervariasi berdasarkan faktor -faktor seperti tipe instance, kondisi jaringan, dan optimasi model.
-Biaya AWS untuk server yang dioptimalkan AI, yang bisa mahal, tetapi server ini dirancang untuk menangani beban kerja berkinerja tinggi secara efisien [4].
Pertimbangan Perbandingan:
- Infrastruktur dan Optimalisasi: Baik AWS dan Azure menawarkan infrastruktur yang dapat diskalakan, tetapi latensi aktual dapat tergantung pada seberapa baik model dioptimalkan untuk lingkungan cloud tertentu. Misalnya, menggunakan mesin throughput tinggi seperti VLLM pada Azure dapat meningkatkan kinerja [2].
- Pemanfaatan Sumber Daya: Pemanfaatan sumber daya tinggi dapat menyebabkan peningkatan latensi pada kedua platform. Memantau dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya sangat penting untuk mempertahankan latensi rendah [3].
- Kondisi jaringan: Latensi jaringan antara aplikasi dan titik akhir cloud dapat secara signifikan memengaruhi kinerja keseluruhan. Alat seperti Azure Network Watcher dapat membantu mendiagnosis masalah jaringan [3].
Singkatnya, sementara perbandingan latensi spesifik antara AWS dan Azure untuk Deepseek-R1 tidak dirinci dalam hasil pencarian, kedua platform dapat mengalami latensi yang dipengaruhi oleh faktor-faktor serupa seperti pemanfaatan sumber daya dan kondisi jaringan. Mengoptimalkan penyebaran dan pemantauan kinerja adalah kunci untuk meminimalkan latensi pada kedua platform.
Kutipan:
[1] https://artitifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssilebler.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-tleir-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-cheer-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-hostting-llms-deepseek-r1-comparison