Če primerjamo zamudo Deepseek-R1 na AWS z Azure, je potrebno preučiti razpoložljive podatke in strategije uvajanja za obe platformi. Medtem ko posebne podatke o zamudah za AWS niso neposredno omenjene v rezultatih iskanja, lahko sklepamo o nekaterih vpogledih na podlagi splošnih značilnosti uspešnosti in načinov uvajanja.
Azure Latenca:
- Deepseek-R1 na Azureju naj bi imel večjo zamudo v primerjavi s povprečnimi modeli, s časom do prvega žetona (TTFT) približno 9,71 sekunde [1]. Na to zakasnitev lahko vplivajo dejavniki, kot so uporaba virov in omrežni pogoji.
- Uvajanja na Azure pogosto uporabljajo upravljane spletne končne točke, ki zagotavljajo razširljivo in varno okolje, vendar se lahko še vedno soočajo s težavami, kot so časovne omejitve, če zahteve presežejo 120 sekund [3].
AWS Latenca:
- Medtem ko posebne podatke o zamudah za Deepseek-R1 na AW niso na voljo, AWS običajno ponuja robustno infrastrukturo, ki lahko podpira učinkovito uvajanje modela. Vendar se lahko zamuda razlikuje glede na dejavnike, kot so vrsta primerka, omrežni pogoji in optimizacija modela.
-AWS stroški za AI-optimizirane strežnike, ki so lahko dragi, vendar so ti strežniki zasnovani tako, da učinkovito ravnajo z visoko zmogljivimi delovnimi obremenitvami [4].
Primerjalni premisleki:
- Infrastruktura in optimizacija: AWS in Azure ponujata razširljivo infrastrukturo, vendar je dejanska zamuda lahko odvisna od tega, kako dobro je model optimiziran za določeno oblačno okolje. Na primer, uporaba motorjev z visoko prepustnostjo, kot je VLLM na Azure, lahko izboljša delovanje [2].
- Uporaba virov: Velika poraba virov lahko privede do večje zamude na obeh platformah. Spremljanje in optimizacija porabe virov sta ključnega pomena za ohranjanje nizkih zamud [3].
- Omrežni pogoji: Zakasnitev omrežja med aplikacijo in končno točko oblaka lahko znatno vpliva na splošno uspešnost. Orodja, kot je Azure Network Watcher, lahko pomagajo diagnosticirati težave z omrežjem [3].
Če povzamemo, medtem ko posebne primerjave zamud med AWS in Azure za Deepseek-R1 niso podrobne v rezultatih iskanja, obe platformi lahko doživita zamude, na katere vplivajo podobni dejavniki, kot so uporaba virov in omrežni pogoji. Optimizacija uvajanja in spremljanje zmogljivosti sta ključnega pomena za zmanjšanje zamud na obeh platformah.
Navedbe:
[1] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://lemenssiebler.com/posts/Deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/Questions/2201406/deepseek-r1-deised-in-azure-ai-hub-got-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-model-available-on-their-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-cheaper-Wrong-aktivnost-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-fountry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/Centerofexcellence/iaml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-Comparison