Deepseek-R1-mallien päähän -latauksen vertaaminen muihin Amazon Sagemakerin malleihin sisältyy useiden tekijöiden, mukaan lukien mallin koko, laitteistokokoonpanot ja erityiset käyttötapaukset. Tässä on yksityiskohtainen yleiskatsaus:
Deepseek-R1-mallit
Deepseek-R1-mallit, etenkin niiden tislattuja variantteja, on suunniteltu tarjoamaan tehokasta suorituskykyä säilyttäen samalla korkeat päättelyominaisuudet. Näitä malleja on saatavana erikokoisina, kuten 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b ja 70b parametrit, jolloin käyttäjät voivat valita erityisvaatimusten ja käytettävissä olevien resurssien perusteella [1] [4].
SAGEMAKERiin käytettäessä nämä mallit voivat hyödyntää ominaisuuksia, kuten spekulatiivista dekoodausta viiveen vähentämiseksi, etenkin kun käytetään suuria mallipäätöksiä (LMI) -astiaa [1]. SAGEMAKERin DeepSeek-R1-tislattujen mallejen suorituskykyarviointi keskittyy mittareihin, kuten päähän päähän, läpimenoaika, aika ensimmäiseen tunnukseen ja sankaluontoiset latenssi. Näitä arviointeja ei kuitenkaan ole optimoitu jokaiselle malli- ja laitteistoyhdistelmälle, mikä viittaa siihen, että käyttäjien tulisi suorittaa omat testit parhaan suorituskyvyn saavuttamiseksi [1] [4].
Vertailu muihin malleihin
Deepseek-R1-malleja on verrattu muihin näkyviin malleihin, kuten Openain O1, päättelyominaisuuksien suhteen. Vaikka Deepseek-R1 ylittää O1: n monissa päättelyvertailuarvoissa, O1 on erinomainen koodaukseen liittyvissä tehtävissä [3]. DeepSeek-R1: n ja muiden Sagemakerin, kuten O1: n, kuten O1: n, välisiä erityisiä latenssivertailuja ei kuitenkaan ole yksityiskohtaisesti käytettävissä olevissa tiedoissa.
Latenssin optimointi Sagemakerissa
Sagemakerissa Deepseek-R1: n kaltaisten mallejen viiveiden minimoimiseksi voidaan käyttää useita strategioita:
- Kuormitustietoinen reititys: Tämä ominaisuus antaa Sagemakerille reitittää pyynnöt tapauksiin vähiten kuormituksella vähentämällä viivettä jopa 20% satunnaiseen reititykseen verrattuna [2].
- Istunnon reititys (tahmea reititys): Tämä varmistaa, että samasta istunnosta saadut pyynnöt ohjataan samaan tapaukseen parantamalla suorituskykyä uudelleen käyttämällä aiemmin käsiteltyjä tietoja [2].
- Vähiten jäljellä olevat pyynnöt (LOR): Tämä strategia optimoi viivettä ohjaamalla pyynnöt tapauksiin vähiten jäljellä olevilla pyynnöillä, jotka voivat olla erityisen hyödyllisiä reaaliaikaisten päätelmien työmäärille [8].
Päätelmä
Vaikka DeepSeek-R1: n ja muiden Sagemaker-mallien välisiä yleisiä viiveiden vertailuja ei toimitettu, Deepseek-R1-mallit tarjoavat kilpailukykyisiä päättelyominaisuuksia, joilla on optimoitu suorituskyky tislattujen varianttien kautta. Hyödyntämällä Sagemakerin reititysstrategioita ja optimoimalla mallin käyttöönottoa, käyttäjät voivat saavuttaa alhaisemman latenssin ja parantaa suorituskykyä AI -sovelluksilleen.
Viittaukset:
.
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4b4Tys4-0vw
.
.
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latencts_serverless/
.
.
.