Deepseek-R1'in AWS üzerindeki gecikmesinin Azure ile karşılaştırılması, her iki platform için mevcut verilerin ve dağıtım stratejilerinin incelenmesini gerektirir. AWS için spesifik gecikme rakamları arama sonuçlarında doğrudan belirtilmese de, genel performans özelliklerine ve dağıtım yöntemlerine dayanan bazı bilgiler çıkarabiliriz.
Azure gecikmesi:
- Azure üzerindeki Deepseek-R1'in ortalama modellere kıyasla daha yüksek bir gecikmeye sahip olduğu bildirilmiştir, yaklaşık 9.71 saniyelik ilk jeton (TTFT) süresi vardır [1]. Bu gecikme, kaynak kullanımı ve ağ koşulları gibi faktörlerden etkilenebilir.
- Azure'daki dağıtımlar, ölçeklenebilir ve güvenli ortamlar sağlayan ancak istekler 120 saniyeyi aşarsa zaman aşımları gibi sorunlarla karşılaşabilecek yönetilen çevrimiçi uç noktaları kullanır [3].
Aws gecikmesi:
- AWS'de Deepseek-R1 için spesifik gecikme rakamları sağlanmamış olsa da, AWS genellikle verimli model dağıtımını destekleyebilecek sağlam altyapı sunar. Bununla birlikte, gecikme örnek türü, ağ koşulları ve model optimizasyonu gibi faktörlere göre değişebilir.
-AWS, pahalı olabilen AI-optimize edilmiş sunucular için ücretler, ancak bu sunucular yüksek performanslı iş yüklerini verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır [4].
Karşılaştırma Hususları:
- Altyapı ve optimizasyon: Hem AWS hem de Azure ölçeklenebilir altyapı sunar, ancak gerçek gecikme, modelin belirli bulut ortamı için ne kadar iyi optimize edildiğine bağlı olabilir. Örneğin, Azure'da VLLM gibi yüksek verimli motorların kullanılması performansı artırabilir [2].
- Kaynak kullanımı: Yüksek kaynak kullanımı her iki platformda da artan gecikmeye yol açabilir. Kaynak kullanımının izlenmesi ve optimize edilmesi, düşük gecikmenin korunması için çok önemlidir [3].
- Ağ Koşulları: Uygulama ve bulut uç noktası arasındaki ağ gecikmesi genel performansı önemli ölçüde etkileyebilir. Azure Network Watcher gibi araçlar ağ sorunlarının teşhis edilmesine yardımcı olabilir [3].
Özetle, Deepseek-R1 için AWS ve Azure arasındaki spesifik gecikme karşılaştırmaları arama sonuçlarında ayrıntılı olmasa da, her iki platform da kaynak kullanımı ve ağ koşulları gibi benzer faktörlerden etkilenen gecikme yaşayabilir. Dağıtımları ve izleme performansını optimize etmek, her iki platformdaki gecikmeyi en aza indirmenin anahtarıdır.
Alıntılar:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-sure-machine-learning/
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2201406/deepseek-r1-deployed-in-sure-a-a-hot-got timeout
[4] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[5] https://futurework.blog/2025/01/30/deepseek-r1-at-asure-ai/
[6] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-cheaper-wrong-activity-7288814722271280128-vuyu
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-evailable-onasure-ai-foundry-and-github/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-host-lms-deepseek-r1comparison