A DeepSeek-R1 késéssének összehasonlításához az Azure-nál megköveteli a rendelkezésre álló adatok és a telepítési stratégiák mindkét platformon történő vizsgálatát. Noha az AWS specifikus késési adatai nem említik közvetlenül a keresési eredményekben, az általános teljesítményjellemzők és a telepítési módszerek alapján néhány betekintést vonhatunk le.
Azure latencia:
- Az Azure mélyszéje-R1-ről számoltak be, hogy nagyobb késéssel rendelkezik az átlagos modellekhez képest, az első token (TTFT) körülbelül 9,71 másodperc [1]. Ezt a késleltetést olyan tényezők befolyásolhatják, mint például az erőforrás -felhasználás és a hálózati feltételek.
- Az Azure -i telepítések gyakran használják a kezelt online végpontokat, amelyek skálázható és biztonságos környezetet biztosítanak, de továbbra is olyan problémákkal szembesülhetnek, mint az időtúllépések, ha a kérelmek meghaladják a 120 másodpercet [3].
AWS késés:
- Míg a mélymag-R1-es AWS-ről nem biztosított specifikus késleltetési adatok nem rendelkezésre állnak, az AWS általában robusztus infrastruktúrát kínál, amely támogathatja a hatékony modell telepítését. A késés azonban olyan tényezőktől függően változhat, mint a példánytípus, a hálózati feltételek és a modell optimalizálása.
-Az AI-optimalizált szerverek AWS-díjai, amelyek költségesek lehetnek, de ezeket a szervereket úgy tervezték, hogy hatékonyan kezeljék a nagy teljesítményű munkaterhelést [4].
Összehasonlító szempontok:
- Infrastruktúra és optimalizálás: Mind az AWS, mind az Azure skálázható infrastruktúrát kínál, de a tényleges késleltetés attól függ, hogy a modell mennyire van optimalizálva az adott felhőkörnyezethez. Például a nagy teljesítményű motorok, mint például a VLLM az Azure használata, javíthatja a teljesítményt [2].
- Erőforrás -felhasználás: A magas erőforrás -felhasználás mindkét platformon fokozott késéshez vezethet. Az erőforrás -felhasználás megfigyelése és optimalizálása elengedhetetlen az alacsony késés fenntartásához [3].
- Hálózati feltételek: Az alkalmazás és a felhő végpont közötti hálózati késleltetés jelentősen befolyásolhatja az általános teljesítményt. Az olyan eszközök, mint az Azure Network Watcher, segíthetnek a hálózati problémák diagnosztizálásában [3].
Összefoglalva: noha az AWS és az Azure speciális késés-összehasonlítások a DeepSeek-R1 esetében nem részletezik a keresési eredményeket, mindkét platformon hasonló tényezők befolyásolhatják a késleltetést, mint például az erőforrás-felhasználás és a hálózati feltételek. A telepítés optimalizálása és a teljesítmény megfigyelése kulcsfontosságú a késés minimalizálásához mindkét platformon.
Idézetek:
[1] https://articialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssibler.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-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-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-cheer-wrong-activity-728881497271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-aVailable-on-azure---oundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison