Πώς συγκρίνεται η καθυστέρηση από άκρο σε άκρο του DeepSeek-R1 με άλλα μοντέλα στο Sagemaker

μοντέλα deepseek-r1

Τα μοντέλα Deepseek-R1, ιδιαίτερα οι απεσταγμένες παραλλαγές τους, έχουν σχεδιαστεί για να προσφέρουν αποτελεσματική απόδοση διατηρώντας παράλληλα ένα υψηλό επίπεδο δυνατοτήτων συλλογιστικής. Αυτά τα μοντέλα είναι διαθέσιμα σε διάφορα μεγέθη, όπως 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b και 70b παραμέτρους, επιτρέποντας στους χρήστες να επιλέξουν με βάση τις ειδικές απαιτήσεις και τους διαθέσιμους πόρους [1] [4].

Όταν αναπτύσσεται στο Sagemaker, αυτά τα μοντέλα μπορούν να εκμεταλλευτούν χαρακτηριστικά όπως η κερδοσκοπική αποκωδικοποίηση για να μειώσουν την καθυστέρηση, ειδικά όταν χρησιμοποιούν δοχεία μεγάλου μοντέλου (LMI) [1]. Η αξιολόγηση της απόδοσης των αποσταγμένων μοντέλων Deepseek-R1 στο Sagemaker επικεντρώνεται σε μετρήσεις, όπως η καθυστέρηση από άκρο σε άκρο, η απόδοση, ο χρόνος έως το πρώτο συμβόλαιο και η καθυστέρηση μεταξύ τους. Ωστόσο, αυτές οι αξιολογήσεις δεν βελτιστοποιούνται για κάθε συνδυασμό μοντέλου και υλικού, υποδηλώνοντας ότι οι χρήστες θα πρέπει να διεξάγουν τις δικές τους δοκιμές για να επιτύχουν την καλύτερη απόδοση [1] [4].

σύγκριση με άλλα μοντέλα

Τα μοντέλα Deepseek-R1 έχουν συγκριθεί με άλλα προεξέχοντα μοντέλα όπως το O1 της OpenAI όσον αφορά τις δυνατότητες συλλογιστικής. Ενώ το DeepSeeek-R1 ξεπερνά το O1 σε πολλά σημεία αναφοράς συλλογισμού, το O1 υπερέχει σε εργασίες που σχετίζονται με την κωδικοποίηση [3]. Ωστόσο, οι συγκεκριμένες συγκρίσεις λανθάνουσας κατάστασης μεταξύ Deepseek-R1 και άλλων μοντέλων όπως το O1 στο Sagemaker δεν περιγράφονται λεπτομερώς στις διαθέσιμες πληροφορίες.

Βελτιστοποίηση της καθυστέρησης στο Sagemaker

Για να ελαχιστοποιηθεί η καθυστέρηση για μοντέλα όπως το Deepseek-R1 στον Sagemaker, μπορούν να χρησιμοποιηθούν αρκετές στρατηγικές:

- Δρομολόγηση φορτίου: Αυτή η λειτουργία επιτρέπει στο Sagemaker να δρομολογεί αιτήματα σε περιπτώσεις με το μικρότερο φορτίο, μειώνοντας την καθυστέρηση έως και 20% σε σύγκριση με την τυχαία δρομολόγηση [2].
- Δρομολόγηση περιόδου σύνδεσης (κολλώδης δρομολόγηση): Αυτό εξασφαλίζει ότι τα αιτήματα από την ίδια συνεδρία δρομολογούνται στην ίδια περίπτωση, βελτιώνοντας την απόδοση επαναχρησιμοποιώντας προηγουμένως επεξεργασμένες πληροφορίες [2].
- Δρομολόγηση λιγότερο εκκρεμών αιτήσεων (LOR): Αυτή η στρατηγική βελτιστοποιεί την καθυστέρηση, κατευθύνοντας τις αιτήσεις σε περιπτώσεις με τα λιγότερα εκκρεμή αιτήματα, τα οποία μπορεί να είναι ιδιαίτερα επωφελείς για τους φόρτους εργασίας σε πραγματικό χρόνο [8].

Συμπέρασμα

Ενώ οι συγκεκριμένες συγκρίσεις λανθάνουσας κατάστασης από άκρο σε άκρο μεταξύ Deepseek-R1 και άλλων μοντέλων στο Sagemaker δεν παρέχονται, τα μοντέλα Deepseek-R1 προσφέρουν ανταγωνιστικές δυνατότητες συλλογιστικής με βελτιστοποιημένες επιδόσεις μέσω αποσταγμένων παραλλαγών. Αξιοποιώντας τις στρατηγικές δρομολόγησης του Sagemaker και τη βελτιστοποίηση της ανάπτυξης του μοντέλου, οι χρήστες μπορούν να επιτύχουν χαμηλότερη καθυστέρηση και να βελτιώσουν τη διακίνηση για τις εφαρμογές τους AI.

Αναφορές:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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-gainst-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-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-pe-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-trategies/