Porovnanie latencie Deepseek-R1 na AWS s Azure si vyžaduje preskúmanie dostupných údajov a stratégie nasadenia pre obe platformy. Zatiaľ čo konkrétne údaje o latencii pre AWS nie sú priamo uvedené vo výsledkoch vyhľadávania, môžeme odvodiť niektoré poznatky na základe všeobecných výkonnostných charakteristík a metód nasadenia.
latencia Azure:
- Uvádza sa, že Deepseek-R1 na Azure má vyššiu latenciu v porovnaní s priemernými modelmi, s časom do prvého tokenu (TTFT) približne 9,71 sekundy [1]. Táto latencia môže byť ovplyvnená faktormi, ako je využitie zdrojov a sieťové podmienky.
- Nasadenia na Azure často využívajú spravované online koncové body, ktoré poskytujú škálovateľné a bezpečné prostredie, ale stále môžu čeliť problémom, ako sú časové limity, ak požiadavky presahujú 120 sekúnd [3].
AWS latencia:
- Zatiaľ čo špecifické údaje o latencii pre Deepseek-R1 na AWS nie sú k dispozícii, AWS zvyčajne ponúka robustnú infraštruktúru, ktorá môže podporovať efektívne nasadenie modelu. Latencia sa však môže líšiť v závislosti od faktorov, ako je typ inštancie, podmienky siete a optimalizácia modelu.
-AWS poplatky za servery optimalizované AI, ktoré môžu byť nákladné, ale tieto servery sú navrhnuté tak, aby efektívne zvládli vysoko výkonné pracovné zaťaženie [4].
Úvahy o porovnaní:
- Infraštruktúra a optimalizácia: AWS aj Azure ponúkajú škálovateľnú infraštruktúru, ale skutočná latencia môže závisieť od toho, ako dobre je model optimalizovaný pre konkrétne cloudové prostredie. Napríklad použitie vysoko výkonných motorov, ako je VLLM na Azure, môže zlepšiť výkon [2].
- Využívanie zdrojov: Vysoké využitie zdrojov môže viesť k zvýšenej latencii na oboch platformách. Monitorovanie a optimalizácia využívania zdrojov je rozhodujúce pre udržanie nízkej latencie [3].
- Podmienky siete: Latencia siete medzi aplikáciou a koncovým bodom cloudu môže výrazne ovplyvniť celkový výkon. Nástroje ako Azure Network Watcher môžu pomôcť diagnostikovať problémy siete [3].
Stručne povedané, zatiaľ čo špecifické porovnanie latencie medzi AWS a Azure pre Deepseek-R1 nie sú podrobne opísané vo výsledkoch vyhľadávania, obe platformy môžu zažiť latenciu ovplyvnené podobnými faktormi, ako je využitie zdrojov a podmienky siete. Optimalizácia nasadenia a monitorovací výkon sú kľúčom k minimalizácii latencie na ktorejkoľvek platforme.
Citácie:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deployinging-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deployeded-in-azare-ai-ai-hub-got-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-oogle-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaible-on-their-platforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
Https://www.linkedin.com/posts/zhu-Liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-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--azare-ai-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofExcellence/aiml/on-mises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison