Durch den Vergleich der End-to-End-Latenz von Deekseek-R1-Modellen mit anderen Modellen des Amazon-Sagemakers werden mehrere Faktoren bewertet, einschließlich Modellgröße, Hardwarekonfiguration und spezifischen Anwendungsfälle. Hier ist eine detaillierte Übersicht:
Deepseek-R1-Modelle
Deekseek-R1-Modelle, insbesondere ihre destillierten Varianten, bieten eine effiziente Leistung und halten gleichzeitig ein hohes Maß an Argumentationsfunktionen bei. Diese Modelle sind in verschiedenen Größen erhältlich, z. B. 1,5B-, 7B-, 8B-, 14B-, 32B- und 70B -Parameter, sodass Benutzer basierend auf ihren spezifischen Anforderungen und verfügbaren Ressourcen wählen können [1] [4].
Bei der Bereitstellung von Sagemaker können diese Modelle Funktionen wie spekulative Decodierung nutzen, um die Latenz zu verringern, insbesondere bei der Verwendung von LMI -Behältern (Large Model Inference) [1]. Die Leistungsbewertung von Deepseek-R1-destillierten Modellen für Sagemaker konzentriert sich auf Metriken wie End-to-End-Latenz, Durchsatz, Zeit bis zum ersten Token und die Latenz zwischen den Umständen. Diese Bewertungen sind jedoch nicht für jedes Modell- und Hardware -Kombination optimiert, was darauf hindeutet, dass Benutzer ihre eigenen Tests durchführen sollten, um die beste Leistung zu erzielen [1] [4].
Vergleich mit anderen Modellen
Deepseek-R1-Modelle wurden mit anderen prominenten Modellen wie Openai's O1 in Bezug auf die Argumentationsfunktionen verglichen. Während Deepseek-R1 O1 in vielen Argumentationsbenchmarks übertrifft, zeichnet sich O1 in kodierbedingten Aufgaben aus [3]. Spezifische Latenzvergleiche zwischen Deepseek-R1 und anderen Modellen wie O1 auf Sagemaker sind jedoch in den verfügbaren Informationen nicht detailliert.
Optimierung der Latenz auf Sagemaker
Um die Latenz für Modelle wie Deepseek-R1 auf Sagemaker zu minimieren, können mehrere Strategien angewendet werden:
- Ladebewusstsein Routing: Mit dieser Funktion kann Sagemaker Anforderungen an Instanzen mit der geringsten Last weiterleiten und die Latenz im Vergleich zum zufälligen Routing um bis zu 20% verringern [2].
- Sitzungsrouting (Sticky Routing): Dies stellt sicher, dass Anfragen aus derselben Sitzung in dieselbe Instanz weitergeleitet werden, wodurch die Leistung verbessert wird, indem zuvor verarbeitete Informationen wiederverwendet werden [2].
- Die am wenigsten ausstehenden Anfragen (LOR) Routing: Diese Strategie optimiert die Latenz, indem Anforderungen an Instanzen mit den wenigsten ausstehenden Anfragen angeführt werden.
Abschluss
Während spezifische End-to-End-Latenzvergleiche zwischen Deepseek-R1 und anderen Modellen für Sagemaker nicht bereitgestellt werden, bieten Deekseek-R1-Modelle wettbewerbsfähige Argumentationsfunktionen mit optimierter Leistung durch destillierte Varianten. Durch die Nutzung von Routing -Strategien von Sagemaker und Optimierung der Modellbereitstellung können Benutzer eine geringere Latenz und einen verbesserten Durchsatz für ihre KI -Anwendungen erreichen.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-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-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latencies_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-up-rag-experimente-on-aws---Gemaker-with-yepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/