Sammenligning af ende-til-ende-latenstid for dybseek-R1-modeller med andre modeller på Amazon Sagemaker involverer evaluering af flere faktorer, herunder modelstørrelse, hardwarekonfiguration og specifikke anvendelsessager. Her er en detaljeret oversigt:
DeepSeek-R1-modeller
DeepSeek-R1-modeller, især deres destillerede varianter, er designet til at tilbyde effektiv ydelse, samtidig med at de opretholder et højt niveau af ræsonnementskapaciteter. Disse modeller fås i forskellige størrelser, såsom 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B og 70B -parametre, hvilket giver brugerne mulighed for at vælge baseret på deres specifikke krav og tilgængelige ressourcer [1] [4].
Når de er implementeret på Sagemaker, kan disse modeller udnytte funktioner som spekulativ afkodning for at reducere latenstid, især når man bruger store modelinferens (LMI) containere [1]. Ydelsesevalueringen af DeepSeek-R1-destillerede modeller på sagemaker fokuserer på målinger, såsom ende-til-ende-latenstid, gennemstrømning, tid til først token og inter-token latenstid. Disse evalueringer er imidlertid ikke optimeret for hver model og hardware -kombination, hvilket antyder, at brugerne skal gennemføre deres egne test for at opnå den bedste ydelse [1] [4].
Sammenligning med andre modeller
DeepSeek-R1-modeller er blevet sammenlignet med andre fremtrædende modeller som Openais O1 med hensyn til ræsonnementsfunktioner. Mens DeepSeek-R1 overgår O1 i mange ræsonnement benchmarks, udmærker O1 sig i kodningsrelaterede opgaver [3]. Imidlertid er specifikke latenstidssammenligninger mellem DeepSeek-R1 og andre modeller som O1 på Sagemaker ikke detaljeret i de tilgængelige oplysninger.
Optimering af latenstid på sagemaker
For at minimere latenstid for modeller som DeepSeek-R1 på Sagemaker kan der anvendes flere strategier:
- Indlæs opmærksom routing: Denne funktion giver Sagemaker mulighed for at rute anmodninger til tilfælde med mindst belastning, hvilket reducerer latenstid med op til 20% sammenlignet med tilfældig routing [2].
- Session Routing (Sticky Routing): Dette sikrer, at anmodninger fra den samme session dirigeres til samme tilfælde, hvilket forbedrer ydelsen ved at genbruge tidligere behandlede oplysninger [2].
- Mindst fremragende anmodninger (LOR) Routing: Denne strategi optimerer latenstid ved at dirigere anmodninger til tilfælde med de færrest udestående anmodninger, som kan være særlig fordelagtige for realtids inferens arbejdsbelastninger [8].
Konklusion
Mens der er specifikke ende-til-ende-latenstidssammenligninger mellem DeepSeek-R1 og andre modeller på Sagemaker ikke tilvejebringer, tilbyder DeepSeek-R1-modeller konkurrencedygtige ræsonnementsfunktioner med optimeret ydelse gennem destillerede varianter. Ved at udnytte Sagemakers routingstrategier og optimere modeludvikling kan brugerne opnå lavere latenstid og forbedret gennemstrømning til deres AI -applikationer.
Citater:
[Jeg
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4b4tys4-0vw
)
)
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latencies_serverless/
)
)
)