La comparaison de la latence de bout en bout des modèles Deepseek-R1 à d'autres modèles sur Amazon Sagemaker consiste à évaluer plusieurs facteurs, notamment la taille du modèle, la configuration matérielle et les cas d'utilisation spécifiques. Voici un aperçu détaillé:
modèles Deepseek-R1
Les modèles Deepseek-R1, en particulier leurs variantes distillées, sont conçus pour offrir des performances efficaces tout en maintenant un haut niveau de capacités de raisonnement. Ces modèles sont disponibles en différentes tailles, tels que les paramètres 1.5b, 7b, 8b, 14b, 32b et 70b, permettant aux utilisateurs de choisir en fonction de leurs exigences spécifiques et de leurs ressources disponibles [1] [4].
Lorsqu'elles sont déployées sur SageMaker, ces modèles peuvent exploiter des fonctionnalités telles que le décodage spéculatif pour réduire la latence, en particulier lorsque vous utilisez des conteneurs de grande inférence du modèle (LMI) [1]. L'évaluation des performances des modèles distillés Deepseek-R1 sur Sagemaker se concentre sur des mesures telles que la latence de bout en bout, le débit, le temps de premier jeton et la latence inter-token. Cependant, ces évaluations ne sont pas optimisées pour chaque modèle et combinaison matérielle, ce qui suggère que les utilisateurs devraient effectuer leurs propres tests pour obtenir les meilleures performances [1] [4].
Comparaison avec d'autres modèles
Les modèles Deepseek-R1 ont été comparés à d'autres modèles de premier plan comme O1 d'OpenAI en termes de capacités de raisonnement. Alors que Deepseek-R1 surpasse l'O1 dans de nombreux repères de raisonnement, O1 excelle dans les tâches liées au codage [3]. Cependant, des comparaisons de latence spécifiques entre Deepseek-R1 et d'autres modèles comme O1 sur SageMaker ne sont pas détaillés dans les informations disponibles.
Optimisation de latence sur Sagemaker
Pour minimiser la latence pour des modèles comme Deepseek-R1 sur SageMaker, plusieurs stratégies peuvent être utilisées:
- Route de conscience de charge: cette fonction permet à SageMaker de réaliser des demandes aux instances avec la moindre charge, réduisant la latence jusqu'à 20% par rapport au routage aléatoire [2].
- Routing de session (routage collant): Cela garantit que les demandes de la même session sont acheminées vers la même instance, améliorant les performances en réutilisant des informations précédemment traitées [2].
- Route des demandes de requêtes (LOR) les moins en suspens: cette stratégie optimise la latence en dirigeant les demandes vers des instances avec le moins de demandes en suspens, ce qui peut être particulièrement bénéfique pour les charges de travail en temps réel [8].
Conclusion
Bien que des comparaisons de latence de bout en bout spécifiques entre Deepseek-R1 et d'autres modèles sur SageMaker ne soient pas fournies, les modèles Deepseek-R1 offrent des capacités de raisonnement concurrentiel avec des performances optimisées grâce à des variantes distillées. En tirant parti des stratégies de routage de Sagemaker et en optimisant le déploiement du modèle, les utilisateurs peuvent obtenir une latence plus faible et un débit amélioré pour leurs applications d'IA.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-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-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_lasquence_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-ul-fag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-rimefférence-latency-by-using-amazon-sagemaker-erting-strategies/