So sánh độ trễ của DeepSeek-R1 trên AWS với Azure đòi hỏi phải kiểm tra dữ liệu có sẵn và chiến lược triển khai cho cả hai nền tảng. Mặc dù các số liệu độ trễ cụ thể cho AWS không được đề cập trực tiếp trong kết quả tìm kiếm, chúng ta có thể suy ra một số hiểu biết dựa trên các đặc điểm hiệu suất chung và phương pháp triển khai.
Độ trễ Azure:
- Deepseek-R1 trên Azure đã được báo cáo có độ trễ cao hơn so với các mô hình trung bình, với thời gian đến mã thông báo đầu tiên (TTFT) khoảng 9,71 giây [1]. Độ trễ này có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như sử dụng tài nguyên và điều kiện mạng.
- Việc triển khai trên Azure thường sử dụng các điểm cuối trực tuyến được quản lý, cung cấp môi trường có thể mở rộng và an toàn nhưng vẫn có thể phải đối mặt với các vấn đề như thời gian chờ nếu các yêu cầu vượt quá 120 giây [3].
aws độ trễ:
- Mặc dù các số liệu độ trễ cụ thể cho DeepSeek-R1 trên AWS không được cung cấp, AWS thường cung cấp cơ sở hạ tầng mạnh mẽ có thể hỗ trợ triển khai mô hình hiệu quả. Tuy nhiên, độ trễ có thể thay đổi dựa trên các yếu tố như loại thể hiện, điều kiện mạng và tối ưu hóa mô hình.
-AWS tính phí cho các máy chủ được tối ưu hóa AI, có thể tốn kém, nhưng các máy chủ này được thiết kế để xử lý khối lượng công việc hiệu suất cao một cách hiệu quả [4].
Cân nhắc so sánh:
- Cơ sở hạ tầng và tối ưu hóa: Cả AWS và Azure đều cung cấp cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, nhưng độ trễ thực tế có thể phụ thuộc vào mức độ tối ưu hóa mô hình cho môi trường đám mây cụ thể. Chẳng hạn, sử dụng các công cụ thông lượng cao như VLLM trên Azure có thể cải thiện hiệu suất [2].
- Sử dụng tài nguyên: Sử dụng tài nguyên cao có thể dẫn đến tăng độ trễ trên cả hai nền tảng. Giám sát và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên là rất quan trọng để duy trì độ trễ thấp [3].
- Điều kiện mạng: Độ trễ mạng giữa ứng dụng và điểm cuối đám mây có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất tổng thể. Các công cụ như Azure Network Watcher có thể giúp chẩn đoán các vấn đề về mạng [3].
Tóm lại, trong khi các so sánh độ trễ cụ thể giữa AWS và Azure cho DeepSeek-R1 không được chi tiết trong kết quả tìm kiếm, cả hai nền tảng đều có thể gặp phải độ trễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tương tự như sử dụng tài nguyên và điều kiện mạng. Tối ưu hóa triển khai và giám sát hiệu suất là chìa khóa để giảm thiểu độ trễ trên một trong hai nền tảng.
Trích dẫn:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
.
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deployed-in-azure-ai-hub-got-timeout
[4] https://campustechnology.com/Articles/2025/02/04/AWS-Microsoft-Google-Others-Make-DeepSeek-R1-AI-Model-Available-on-Their-Platforms.aspx
[5] https:
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuYU
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
.
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison