Palyginus „Deepseek-R1“ latenciją AWS su „Azure“, reikia išnagrinėti turimus duomenis ir diegimo strategijas abiem platformoms. Nors konkretūs AWS vėlavimo duomenys nėra tiesiogiai paminėti paieškos rezultatuose, galime daryti išvadą apie kai kurias įžvalgas, pagrįstas bendromis veiklos charakteristikomis ir diegimo metodais.
Azure Latency:
- Pranešama, kad „Deepseeek-R1“ ant „Azure“ yra didesnis, palyginti su vidutiniais modeliais, o laikas iki pirmojo žetono (TTFT) yra maždaug 9,71 sekundės [1]. Šiam latencijai gali turėti įtakos veiksniai, tokie kaip išteklių panaudojimas ir tinklo sąlygos.
- „Azure“ diegimas dažnai naudoja valdomus internetinius galinius taškus, kurie suteikia keičiamą ir saugią aplinką, tačiau vis tiek gali susidurti su tokiomis problemomis kaip skirta laikas, jei užklausos viršija 120 sekundžių [3].
AWS latentis:
- Nors konkretūs „Deepseeek-R1“ AWS latentiniai duomenys nėra pateikti, AWS paprastai siūlo tvirtą infrastruktūrą, kuri galėtų palaikyti efektyvų modelio diegimą. Tačiau vėlavimas gali skirtis atsižvelgiant į tokius veiksnius kaip egzemplioriaus tipas, tinklo sąlygos ir modelio optimizavimas.
-AI-optimizuotų serverių AWS mokesčiai, kurie gali brangiai kainuoti, tačiau šie serveriai yra skirti efektyviai valdyti aukštos kokybės darbo krūvius [4].
Palyginimo aspektai:
- Infrastruktūra ir optimizavimas: Tiek AWS, tiek „Azure“ siūlo keičiamą infrastruktūrą, tačiau tikrasis vėlavimas gali priklausyti nuo to, kaip gerai modelis yra optimizuotas konkrečiai debesies aplinkai. Pavyzdžiui, naudojant didelio pralaidumo variklius, tokius kaip VLLM „Azure“, gali pagerinti našumą [2].
- Šaltinių panaudojimas: Aukštas išteklių panaudojimas gali padidinti abiejų platformų vėlavimą. Išteklių naudojimo stebėjimas ir optimizavimas yra labai svarbūs norint išlaikyti mažą latenciją [3].
- Tinklo sąlygos: Tinklo vėlavimas tarp programos ir debesies baigties gali turėti didelę įtaką bendram našumui. Tokie įrankiai kaip „Azure Network Watcher“ gali padėti diagnozuoti tinklo problemas [3].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors konkretūs delsos palyginimai tarp AWS ir „Azure“, skirtų „Deepseek-R1“, nėra išsamiai aprašyti paieškos rezultatuose, abi platformos gali patirti latenciją, kuriai įtakos turi panašūs veiksniai, tokie kaip išteklių panaudojimas ir tinklo sąlygos. Diegimo optimizavimas ir stebėjimo našumas yra raktas norint sumažinti latenciją bet kurioje platformoje.
Citatos:
[1] https://artifialanalysis.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-leasout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepseek-r1-ai-model-parage-on-their-platforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseeek-r1-is-better-and-heaper-wrong-actity-728814972271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-avable-on-azure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centreofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparion