Het vergelijken van de end-to-end latentie van Deepseek-R1-modellen met andere modellen op Amazon Sagemaker omvat het evalueren van verschillende factoren, waaronder modelgrootte, hardwareconfiguratie en specifieke use cases. Hier is een gedetailleerd overzicht:
Deepseek-R1-modellen
Deepseek-R1-modellen, met name hun gedestilleerde varianten, zijn ontworpen om efficiënte prestaties te bieden met behoud van een hoog niveau van redeneermogelijkheden. Deze modellen zijn beschikbaar in verschillende maten, zoals 1,5B, 7B, 8b, 14b, 32b en 70b parameters, waardoor gebruikers kunnen kiezen op basis van hun specifieke vereisten en beschikbare bronnen [1] [4].
Bij ingezet op Sagemaker kunnen deze modellen functies zoals speculatieve decodering benutten om de latentie te verminderen, vooral bij het gebruik van grote modelinferentieverlichting (LMI) [1]. De prestatie-evaluatie van Deepseek-R1-gedistilleerde modellen op Sagemaker richt zich op statistieken zoals end-to-end latentie, doorvoer, tijd tot eerste token en latentie tussen de token. Deze evaluaties zijn echter niet geoptimaliseerd voor elk model en de combinatie van de hardware, wat suggereert dat gebruikers hun eigen tests moeten uitvoeren om de beste prestaties te bereiken [1] [4].
Vergelijking met andere modellen
Deepseek-R1-modellen zijn vergeleken met andere prominente modellen zoals Openai's O1 in termen van redeneermogelijkheden. Terwijl Deepseek-R1 beter presteert dan O1 in veel redenerende benchmarks, blinkt O1 uit in coderingsgerelateerde taken [3]. Specifieke latentievergelijkingen tussen DeepSeek-R1 en andere modellen zoals O1 op Sagemaker zijn echter niet gedetailleerd in de beschikbare informatie.
Latentie optimaliseren op Sagemaker
Om de latentie voor modellen zoals Deepseek-R1 op Sagemaker te minimaliseren, kunnen verschillende strategieën worden gebruikt:
- Laadbewuste routing: deze functie stelt Sagemaker in staat om aanvragen naar instanties met de minste belasting te routeren, waardoor de latentie tot 20% wordt verlaagd in vergelijking met willekeurige routering [2].
- Session Routing (Sticky Routing): dit zorgt ervoor dat aanvragen van dezelfde sessie naar hetzelfde exemplaar worden geleid, waardoor de prestaties worden verbeterd door eerder verwerkte informatie te hergebruiken [2].
- minst openstaande verzoeken (LOR) routing: deze strategie optimaliseert de latentie door verzoeken te richten naar instanties met de minste openstaande verzoeken, die bijzonder gunstig kunnen zijn voor realtime inferentiewerklast [8].
Conclusie
Hoewel specifieke end-to-end latentie-vergelijkingen tussen DeepSeek-R1 en andere modellen op Sagemaker niet worden verstrekt, bieden Deepseek-R1-modellen concurrerende redeneermogelijkheden met geoptimaliseerde prestaties door gedestilleerde varianten. Door gebruik te maken van de routeringsstrategieën van Sagemaker en het optimaliseren van de implementatie van het model, kunnen gebruikers een lagere latentie en verbeterde doorvoer voor hun AI -applicaties bereiken.
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4B4TYS4-0VW
[3] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-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-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-Deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latentie-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/