DeepSeek-R1モデルのエンドツーエンドのレイテンシをAmazon Sagemakerの他のモデルと比較するには、モデルサイズ、ハードウェア構成、特定のユースケースなど、いくつかの要因を評価する必要があります。詳細な概要は次のとおりです。
deepseek-r1モデル
DeepSeek-R1モデル、特に蒸留型バリアントは、高レベルの推論機能を維持しながら、効率的なパフォーマンスを提供するように設計されています。これらのモデルは、1.5b、7b、8b、14b、32b、70bパラメーターなどのさまざまなサイズで利用でき、ユーザーが特定の要件と利用可能なリソースに基づいて選択できるようにします[1] [4]。
Sagemakerに展開すると、これらのモデルは、特に大規模なモデル推論(LMI)コンテナを使用する場合、投機的デコードなどの機能を活用してレイテンシを減らすことができます[1]。 SagemakerのDeepSeek-R1蒸留モデルのパフォーマンス評価は、エンドツーエンドのレイテンシ、スループット、最初のトークンまでの時間、トークン間レイテンシなどのメトリックに焦点を当てています。ただし、これらの評価は各モデルとハードウェアの組み合わせに対して最適化されておらず、ユーザーが独自のテストを実施して最高のパフォーマンスを実現する必要があることを示唆しています[1] [4]。
##他のモデルとの比較
DeepSeek-R1モデルは、推論機能の観点からOpenaiのO1などの他の顕著なモデルと比較されています。 DeepSeek-R1は多くの推論ベンチマークでO1を上回りますが、O1はコーディング関連のタスクに優れています[3]。ただし、DeepSeek-R1とSagemakerのO1などの他のモデルの間の特定のレイテンシ比は、利用可能な情報には詳しく説明されていません。
##セーゲメーカーのレイテンシを最適化します
SagemakerのDeepSeek-R1などのモデルのレイテンシを最小限に抑えるために、いくつかの戦略を採用できます。
- 意識のあるルーティングをロードする：この機能により、Sagemakerはリクエストを負荷が最小のインスタンスにルーティングできるため、ランダムルーティングと比較して最大20％のレイテンシを削減できます[2]。
- セッションルーティング(スティッキールーティング)：これにより、同じセッションからのリクエストが同じインスタンスにルーティングされ、以前に処理された情報を再利用することでパフォーマンスを向上させることが保証されます[2]。
- 最小未解決のリクエスト(LOR)ルーティング：この戦略は、リアルタイムの推論ワークロードに特に有益である可能性のある、最も少ない未解決のリクエストでインスタンスにリクエストを向けることにより、レイテンシを最適化します[8]。
＃＃ 結論
DeepSeek-R1とSagemakerの他のモデルの間の特定のエンドツーエンドのレイテンシー比較は提供されていませんが、DeepSeek-R1モデルは、蒸留バリアントを通じて最適化されたパフォーマンスを備えた競争力のある推論機能を提供します。 Sagemakerのルーティング戦略を活用し、モデルの展開を最適化することにより、ユーザーはAIアプリケーションのレイテンシとスループットを改善することができます。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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--model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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-up-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/
