كيف يقارن الكمون الشامل لـ Deepseek-R1 مع النماذج الأخرى على Sagemaker

نماذج Deepseek-R1

تم تصميم نماذج Deepseek-R1 ، وخاصة المتغيرات المقطرة ، لتوفير أداء فعال مع الحفاظ على مستوى عال من إمكانيات التفكير. تتوفر هذه النماذج بأحجام مختلفة ، مثل 1.5B و 7B و 8B و 14B و 32B و 70B ، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار بناءً على متطلباتهم المحددة والموارد المتاحة [1] [4].

عند نشرها على Sagemaker ، يمكن لهذه النماذج الاستفادة من ميزات مثل فك التشفير المضاربة لتقليل الكمون ، خاصة عند استخدام حاويات استنتاج النموذج الكبير (LMI) [1]. يركز تقييم أداء النماذج المقطرة Deepseek-R1 على Sagemaker على مقاييس مثل الكمون الشامل والإنتاجية ووقت المميز الأول والكمون بين الحنك. ومع ذلك ، لا يتم تحسين هذه التقييمات لكل مجموعة من الطراز والأجهزة ، مما يشير إلى أنه يجب على المستخدمين إجراء اختباراتهم الخاصة لتحقيق أفضل أداء [1] [4].

مقارنة مع النماذج الأخرى

تمت مقارنة نماذج Deepseek-R1 مع النماذج البارزة الأخرى مثل Openai's O1 من حيث قدرات التفكير. بينما يتفوق Deepseek-R1 على O1 في العديد من معايير التفكير ، يتفوق O1 في المهام المتعلقة بالترميز [3]. ومع ذلك ، لا يتم تفصيل مقارنات زمنية محددة بين Deepseek-R1 ونماذج أخرى مثل O1 على Sagemaker في المعلومات المتاحة.

تحسين الكمون على Sagemaker

لتقليل الكمون لنماذج مثل Deepseek-R1 على Sagemaker ، يمكن استخدام العديد من الاستراتيجيات:

- تحميل التوجيه المدرك: تتيح هذه الميزة SageMaker توجيه طلبات إلى مثيلات مع أقل تحميل ، مما يقلل من الكمون بنسبة تصل إلى 20 ٪ مقارنة بالتوجيه العشوائي [2].
- توجيه الجلسة (التوجيه اللزج): هذا يضمن توجيه طلبات من نفس الجلسة إلى نفس الحالة ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء عن طريق إعادة استخدام المعلومات التي تم معالجتها مسبقًا [2].
- توجيه الطلبات الأقل المستحقة (LOR): تعمل هذه الاستراتيجية على تحسين الكمون من خلال توجيه الطلبات إلى مثيلات مع أقل عدد من الطلبات المعلقة ، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص لأعباء عمل الاستدلال في الوقت الفعلي [8].

خاتمة

في حين لا يتم توفير مقارنات زمنية محددة بين Deepseek-R1 والنماذج الأخرى على Sagemaker ، فإن نماذج Deepseek-R1 تقدم إمكانات التفكير التنافسية مع الأداء المحسّن من خلال المتغيرات المقطرة. من خلال الاستفادة من استراتيجيات توجيه Sagemaker وتحسين نشر النموذج ، يمكن للمستخدمين تحقيق زمن انتقال أقل وتحسين الإنتاجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[2] https://www.youtube.com/watch؟v=4b4tys4-0vw
[3] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[5]
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1icwl73/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[7 "
[8]