DeepSEEK-R1 latentuma salīdzināšanai ar AWS ar Azure ir jāpārbauda pieejamie dati un izvietošanas stratēģijas abām platformām. Kaut arī īpašie latentuma rādītāji AWS nav tieši minēti meklēšanas rezultātos, mēs varam secināt dažas atziņas, kuru pamatā ir vispārējās veiktspējas īpašības un izvietošanas metodes.
Azure latentums:
- Tiek ziņots, ka DeepSEEK-R1 ir lielāks latentums, salīdzinot ar vidējo modeļu, ar laiku līdz pirmajam marķierim (TTFT) aptuveni 9,71 sekundes [1]. Šo latentumu var ietekmēt tādi faktori kā resursu izmantošana un tīkla apstākļi.
- Azure izvietošana bieži izmanto pārvaldītos tiešsaistes parametrus, kas nodrošina mērogojamu un drošu vidi, bet joprojām var saskarties ar tādām problēmām kā taimauts, ja pieprasījumi pārsniedz 120 sekundes [3].
AWS latentums:
- Kaut arī netiek nodrošināti specifiski latentuma rādītāji DeepSEEK-R1 AWS, AWS parasti piedāvā spēcīgu infrastruktūru, kas var atbalstīt efektīvu modeļa izvietošanu. Tomēr latentums var mainīties atkarībā no tādiem faktoriem kā gadījuma tips, tīkla apstākļi un modeļa optimizācija.
-AWS maksa par AI optimizētiem serveriem, kas var būt dārgi, bet šie serveri ir izstrādāti, lai efektīvi apstrādātu augstas veiktspējas darba slodzi [4].
Salīdzināšanas apsvērumi:
- Infrastruktūra un optimizācija: gan AWS, gan Azure piedāvā mērogojamu infrastruktūru, taču faktiskais latentums var būt atkarīgs no tā, cik labi modelis ir optimizēts konkrētajai mākoņu videi. Piemēram, izmantojot augstas caurlaides dzinējus, piemēram, VLLM Azure, var uzlabot veiktspēju [2].
- Resursu izmantošana: Augsta resursu izmantošana var palielināt latentumu abās platformās. Resursu izmantošanas uzraudzība un optimizēšana ir būtiska, lai saglabātu zemu latentumu [3].
- Tīkla apstākļi: tīkla latentums starp lietojumprogrammu un mākoņa galapunktu var ievērojami ietekmēt kopējo veiktspēju. Tādi rīki kā Azure Network Watcher var palīdzēt diagnosticēt tīkla problēmas [3].
Rezumējot, kaut arī īpašie latentuma salīdzinājumi starp AWS un Azure for DeepSEEK-R1 nav sīki aprakstīti meklēšanas rezultātos, abām platformām var rasties latentums, ko ietekmē līdzīgi faktori, piemēram, resursu izmantošana un tīkla apstākļi. Izvietošanas optimizēšana un uzraudzības veiktspēja ir atslēga, lai samazinātu latentumu abās platformā.
Ad
Atsauces:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-depseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-izployed-in-azure-ai-hub-got-timeoutout
.
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[6.]
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-wayable-on-azure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-pemises-vs-cloud-hosting-llms-depseek-comparison