Sammenligning av ende-til-ende latens av DeepSeek-R1-modeller med andre modeller på Amazon Sagemaker innebærer å evaluere flere faktorer, inkludert modellstørrelse, maskinvarekonfigurasjon og spesifikke brukstilfeller. Her er en detaljert oversikt:
DeepSeek-R1-modeller
DeepSeek-R1-modeller, spesielt deres destillerte varianter, er designet for å tilby effektiv ytelse, samtidig som de opprettholder et høyt nivå av resonnementfunksjoner. Disse modellene er tilgjengelige i forskjellige størrelser, for eksempel 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b og 70b parametere, slik at brukere kan velge basert på deres spesifikke krav og tilgjengelige ressurser [1] [4].
Når de blir distribuert på Sagemaker, kan disse modellene utnytte funksjoner som spekulativ avkoding for å redusere latens, spesielt når du bruker Containere (LMI) med stor modellinntreden (LMI) [1]. Resultatevaluering av DeepSeek-R1 destillerte modeller på Sagemaker fokuserer på beregninger som ende-til-ende latens, gjennomstrømning, tid til første token og inter-token latenstid. Imidlertid er disse evalueringene ikke optimalisert for hver modell og maskinvarekombinasjon, noe som antyder at brukere skal gjennomføre sine egne tester for å oppnå den beste ytelsen [1] [4].
Sammenligning med andre modeller
DeepSeek-R1-modeller har blitt sammenlignet med andre fremtredende modeller som Openais O1 når det gjelder resonnementsevner. Mens DeepSeek-R1 overgår O1 i mange resonnerende benchmarks, utmerker O1 seg i kodingsrelaterte oppgaver [3]. Imidlertid er spesifikke latens sammenligninger mellom DeepSeek-R1 og andre modeller som O1 på Sagemaker ikke detaljert i tilgjengelig informasjon.
Optimalisering av latens på sagemaker
For å minimere latens for modeller som DeepSeek-R1 på Sagemaker, kan flere strategier brukes:
- Load Aware Routing: Denne funksjonen gjør at Sagemaker kan rute forespørsler til forekomster med minst belastning, noe som reduserer latens med opptil 20% sammenlignet med tilfeldig ruting [2].
- Session Routing (Sticky Routing): Dette sikrer at forespørsler fra samme økt blir dirigert til samme forekomst, noe som forbedrer ytelsen ved å gjenbruke tidligere behandlet informasjon [2].
- Minst enestående forespørsler (LOR) ruting: Denne strategien optimaliserer latens ved å lede forespørsler til forekomster med færrest utestående forespørsler, noe som kan være spesielt gunstig for arbeidsmengder i sanntids inferens [8].
Konklusjon
Mens spesifikke ende-til-ende latens sammenligning mellom DeepSeek-R1 og andre modeller på Sagemaker ikke er gitt, tilbyr DeepSeek-R1-modeller konkurransedyktige resonnementfunksjoner med optimalisert ytelse gjennom destillerte varianter. Ved å utnytte Sagemakers rutingsstrategier og optimalisere modellutplassering, kan brukerne oppnå lavere latens og forbedre gjennomstrømningen for AI -applikasjonene sine.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4B4TYS4-0VW
[3] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--1-model-overview-and-how-it-ranks-ainst-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-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-p-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-depseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-dings-azon-sagemaker-routing-strategies/