Порівняння затримки DeepSeek-R1 на AWS до Azure вимагає вивчення наявних даних та стратегій розгортання для обох платформ. Хоча конкретні показники затримки для AWS безпосередньо не згадуються в результатах пошуку, ми можемо зробити висновок про деякі розуміння на основі загальних характеристик ефективності та методів розгортання.
Затримка Azure:
- Повідомлялося, що DeepSeek-R1 на Azure має більш високу затримку порівняно із середніми моделями, з часом до першого маркера (TTFT) приблизно 9,71 секунди [1]. На цю затримку можуть впливати такі фактори, як використання ресурсів та умови мережі.
- Розгортання на Azure часто використовує керовані онлайн -кінцеві точки, які забезпечують масштабовані та безпечні середовища, але все ще можуть стикатися з такими проблемами, як тайм -аути, якщо запити перевищують 120 секунд [3].
Затримка AWS:
- Хоча конкретні показники затримки для DeepSeek-R1 на AWS не надаються, AWS, як правило, пропонує надійну інфраструктуру, яка може підтримувати ефективне розгортання моделі. Однак затримка може змінюватися залежно від таких факторів, як тип екземпляра, умови мережі та оптимізація моделі.
-Збори AWS для AI-оптимізованих серверів, які можуть бути дорогими, але ці сервери розроблені для ефективного обробки високоефективних навантажень [4].
Порівняння міркувань:
- Інфраструктура та оптимізація: і AWS, і Azure пропонують масштабовану інфраструктуру, але фактична затримка може залежати від того, наскільки добре модель оптимізована для конкретного хмарного середовища. Наприклад, використання високопропускних двигунів, таких як VLLM на Azure, може покращити продуктивність [2].
- Використання ресурсів: Високе використання ресурсів може призвести до збільшення затримки на обох платформах. Моніторинг та оптимізація використання ресурсів має вирішальне значення для підтримки низької затримки [3].
- Умови мережі: Затримка мережі між додатком та хмарною кінцевою точкою може суттєво вплинути на загальну продуктивність. Такі інструменти, як Azure Network Watcher, можуть допомогти діагностувати проблеми мережі [3].
Підсумовуючи, хоча конкретні порівняння затримки між AWS та Azure для DeepSeek-R1 не детально описані в результатах пошуку, обидві платформи можуть відчувати затримку, що впливають на подібні фактори, такі як використання ресурсів та умови мережі. Оптимізація розгортання та ефективність моніторингу є ключовими для мінімізації затримки на будь -якій платформі.
Цитати:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deploed-in-azure-ai-hub-got timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepeek-r1-ai-model-ailable-on-their-platforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-azure-ai/
.
[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-hosting-llms-deepkeek-r1-comparison