Porovnání latence modelů DeepSeek-R1 s jinými modely na Amazon SageMaker zahrnuje hodnocení několika faktorů, včetně velikosti modelu, konfigurace hardwaru a konkrétních případů použití. Zde je podrobný přehled:
DeepSeek-R1 Modely
Modely DeepSeek-R1, zejména jejich destilované varianty, jsou navrženy tak, aby nabízely efektivní výkon a přitom zachovaly vysokou úroveň schopností uvažování. Tyto modely jsou k dispozici v různých velikostech, jako jsou parametry 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b a 70B, což uživatelům umožňuje vybírat na základě jejich specifických požadavků a dostupných zdrojů [1] [4].
Při nasazení na SageMaker mohou tyto modely využívat funkce, jako je spekulativní dekódování, aby se snížilo latence, zejména při použití velkých kontejnerů (LMI) (1]. Hodnocení výkonu destilovaných modelů DeepSeek-R1 na SAGEMAKER se zaměřuje na metriky, jako je latence end-to-end, propustnost, čas do prvního tokenu a meziparová latence. Tato hodnocení však nejsou optimalizována pro každý model a kombinaci hardwaru, což naznačuje, že uživatelé by měli provádět vlastní testy k dosažení nejlepšího výkonu [1] [4].
Porovnání s jinými modely
Modely DeepSeek-R1 byly porovnány s jinými prominentními modely, jako je Openai's O1, pokud jde o uvažovací schopnosti. Zatímco DeepSeek-R1 překonává O1 v mnoha referenčních hodnotách, O1 vyniká v úkolech souvisejících s kódováním [3]. Specifická srovnání latence mezi DeepSeek-R1 a dalšími modely, jako je O1 na SageMaker, však nejsou podrobně uvedeny v dostupných informacích.
Optimalizace latence na sagemaker
Pro minimalizaci latence pro modely, jako je DeepSeek-R1 na SAGEMAKER, lze použít několik strategií:
- Směrování uvědomování zatížení: Tato funkce umožňuje SAGEMaker směrovat požadavky na instance s nejmenším zatížením, což snižuje latenci až o 20% ve srovnání s náhodným směrováním [2].
- Směrování relace (Stipy směrování): Tím je zajištěno, že požadavky ze stejné relace jsou směrovány do stejné instance, což zlepšuje výkon opětovným použitím dříve zpracovaných informací [2].
- Směrování nejméně nesplacených požadavků (LOR): Tato strategie optimalizuje latenci nasměrováním požadavků na instance s nejmenšími vyřízenými požadavky, které mohou být zvláště prospěšné pro pracovní zátěž v reálném čase [8].
Závěr
Zatímco specifická srovnání latence na konci end-end mezi DeepSeek-R1 a dalšími modely na SageMaker nejsou poskytovány, modely DeepSeek-R1 nabízejí konkurenční schopnosti zdůvodnění s optimalizovaným výkonem prostřednictvím destilovaných variant. Tím, že využívají směrovací strategie společnosti SageMaker a optimalizací nasazení modelu mohou uživatelé dosáhnout nižší latence a zlepšenou propustnost pro své aplikace AI.
Citace:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek---distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4B4TYS4-0VW
[3] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-it-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latenties_serverless/
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1icwl73/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-ep-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real- Time-Neference-latency-by-using-amazon-sagemaker-raging-trategies/