การเปรียบเทียบเวลาแฝงของ Deepseek-R1 บน AWS ถึง Azure จำเป็นต้องมีการตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่และกลยุทธ์การปรับใช้สำหรับทั้งสองแพลตฟอร์ม ในขณะที่ตัวเลขแฝงเฉพาะสำหรับ AWS ไม่ได้กล่าวถึงโดยตรงในผลการค้นหา แต่เราสามารถอนุมานข้อมูลเชิงลึกบางอย่างตามลักษณะประสิทธิภาพทั่วไปและวิธีการปรับใช้
Azure Latency:
- Deepseek-R1 บน Azure ได้รับการรายงานว่ามีเวลาแฝงที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลเฉลี่ยโดยมีเวลาถึงโทเค็นแรก (TTFT) ประมาณ 9.71 วินาที [1] เวลาแฝงนี้สามารถได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่าง ๆ เช่นการใช้ทรัพยากรและเงื่อนไขเครือข่าย
- การปรับใช้บน Azure มักใช้จุดสิ้นสุดออนไลน์ที่มีการจัดการซึ่งให้สภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้และปลอดภัย แต่อาจยังคงเผชิญกับปัญหาเช่นหมดเวลาหากคำขอเกิน 120 วินาที [3]
AWS Latency:
- ในขณะที่ตัวเลขแฝงที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ DeepSeek-R1 บน AWS ไม่ได้ให้ไว้ แต่โดยทั่วไปแล้ว AWS จะมีโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถรองรับการปรับใช้แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามเวลาแฝงอาจแตกต่างกันไปตามปัจจัยต่าง ๆ เช่นประเภทอินสแตนซ์เงื่อนไขเครือข่ายและการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง
-ค่าใช้จ่าย AWS สำหรับเซิร์ฟเวอร์ AI-Optimized ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง แต่เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการภาระงานที่มีประสิทธิภาพสูงอย่างมีประสิทธิภาพ [4]
ข้อควรพิจารณาเปรียบเทียบ:
- โครงสร้างพื้นฐานและการเพิ่มประสิทธิภาพ: ทั้ง AWS และ Azure นำเสนอโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ แต่เวลาแฝงจริงสามารถขึ้นอยู่กับว่าโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมคลาวด์เฉพาะ ตัวอย่างเช่นการใช้เครื่องยนต์ความเร็วสูงเช่น VLLM บน Azure สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้ [2]
- การใช้ทรัพยากร: การใช้ทรัพยากรสูงสามารถนำไปสู่ความล่าช้าที่เพิ่มขึ้นในทั้งสองแพลตฟอร์ม การตรวจสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรมีความสำคัญต่อการรักษาเวลาแฝงต่ำ [3]
- เงื่อนไขเครือข่าย: ความล่าช้าของเครือข่ายระหว่างแอปพลิเคชันและจุดสิ้นสุดของคลาวด์สามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญโดยรวม เครื่องมือเช่น Azure Network Watcher สามารถช่วยวินิจฉัยปัญหาเครือข่าย [3]
โดยสรุปในขณะที่การเปรียบเทียบเวลาแฝงเฉพาะระหว่าง AWS และ Azure สำหรับ Deepseek-R1 ไม่ได้มีรายละเอียดในผลการค้นหาทั้งสองแพลตฟอร์มสามารถสัมผัสกับความล่าช้าที่ได้รับอิทธิพลจากปัจจัยที่คล้ายกันเช่นการใช้ทรัพยากรและเงื่อนไขเครือข่าย การเพิ่มประสิทธิภาพการปรับใช้และประสิทธิภาพการตรวจสอบเป็นกุญแจสำคัญในการลดเวลาแฝงบนแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์ม
การอ้างอิง:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.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-got-timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-other-make-deepseek-r1-ai-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-leiang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-ctivity-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-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison