Il confronto con la latenza end-to-end dei modelli DeepSeek-R1 con altri modelli su Amazon SageMaker comporta la valutazione di diversi fattori, tra cui dimensioni del modello, configurazione hardware e casi d'uso specifici. Ecco una panoramica dettagliata:
Modelli
DeepSeek-R1
I modelli DeepSeek-R1, in particolare le loro varianti distillate, sono progettati per offrire prestazioni efficienti mantenendo un alto livello di capacità di ragionamento. Questi modelli sono disponibili in varie dimensioni, come parametri 1.5b, 7b, 8b, 14b, 32b e 70b, consentendo agli utenti di scegliere in base ai loro requisiti specifici e risorse disponibili [1] [4].
Se distribuiti su SageMaker, questi modelli possono sfruttare le caratteristiche come la decodifica speculativa per ridurre la latenza, specialmente quando si utilizzano contenitori di inferenza del modello (LMI) [1]. La valutazione delle prestazioni dei modelli distillati di DeepSeek-R1 su SageMaker si concentra su metriche come latenza end-to-end, throughput, tempo al primo token e latenza inter-torsione. Tuttavia, queste valutazioni non sono ottimizzate per ogni modello e combinazione hardware, suggerendo che gli utenti dovrebbero condurre i propri test per ottenere le migliori prestazioni [1] [4].
confronto con altri modelli
I modelli DeepSeek-R1 sono stati confrontati con altri modelli di spicco come O1 di Openi in termini di capacità di ragionamento. Mentre DeepSeek-R1 supera O1 in molti benchmark di ragionamento, O1 eccelle in compiti correlati alla codifica [3]. Tuttavia, specifici confronti di latenza tra DeepSeek-R1 e altri modelli come O1 su SageMaker non sono dettagliati nelle informazioni disponibili.
ottimizzare la latenza su sagemaker
Per ridurre al minimo la latenza per modelli come DeepSeek-R1 su SageMaker, è possibile impiegare diverse strategie:
- Caricamento del routing consapevole: questa funzione consente a SageMaker di instradare le richieste in istanze con il minimo carico, riducendo la latenza fino al 20% rispetto al routing casuale [2].
- Routing di sessione (routing appiccicoso): ciò garantisce che le richieste della stessa sessione siano instradate alla stessa istanza, migliorando le prestazioni riutilizzando le informazioni precedentemente elaborate [2].
- Routing delle richieste meno eccezionali (LOR): questa strategia ottimizza la latenza indirizzando le richieste alle istanze con il minor numero di richieste in sospeso, che possono essere particolarmente utili per i carichi di lavoro di inferenza in tempo reale [8].
Conclusione
Mentre non vengono forniti specifici confronti di latenza end-to-end tra DeepSeek-R1 e altri modelli su SageMaker, i modelli DeepSeek-R1 offrono capacità di ragionamento competitive con prestazioni ottimizzate attraverso varianti distillate. Sfruttando le strategie di routing di SageMaker e ottimizzando la distribuzione dei modelli, gli utenti possono ottenere una bassa latenza e un throughput migliorato per le loro applicazioni AI.
Citazioni:
[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.pompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-dtisiltelled-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latencys_serverless/
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1icwl73/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compated/
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-up-pag-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-strategies/