Porównanie kompleksowego opóźnienia modeli DeepSeek-R1 z innymi modelami na Amazon Sagemaker polega na ocenie kilku czynników, w tym wielkości modelu, konfiguracji sprzętowej i określonych przypadkach użycia. Oto szczegółowy przegląd:
Modele Deepseek-R1
Modele Deepseek-R1, szczególnie ich destylowane warianty, zostały zaprojektowane tak, aby zapewnić wydajność wydajności przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego poziomu rozumowania. Modele te są dostępne w różnych rozmiarach, takich jak parametry 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b i 70b, umożliwiając użytkownikom wybór na podstawie ich konkretnych wymagań i dostępnych zasobów [1] [4].
Po wdrożeniu na SageMaker modele te mogą wykorzystać funkcje, takie jak dekodowanie spekulacyjne w celu zmniejszenia opóźnień, szczególnie przy użyciu kontenerów dużych modeli (LMI) [1]. Ocena wydajności modeli destylowanych DeepSeek-R1 na SageMaker koncentruje się na wskaźnikach, takich jak opóźnienie kompleksowe, przepustowość, czas na pierwszy token i opóźnienie między toke. Jednak oceny te nie są zoptymalizowane dla każdego modelu i kombinacji sprzętu, co sugeruje, że użytkownicy powinni przeprowadzić własne testy, aby osiągnąć najlepszą wydajność [1] [4].
Porównanie z innymi modelami
Modele Deepseek-R1 zostały porównane z innymi wybitnymi modelami, takimi jak O1 Openai pod względem możliwości rozumowania. Podczas gdy DeepSeek-R1 przewyższa O1 w wielu testach porównawczych, O1 wyróżnia się zadaniami związanymi z kodowaniem [3]. Jednak specyficzne porównania opóźnień między DeepSeek-R1 i innymi modelami, takimi jak O1 na SageMaker, nie są szczegółowe w dostępnych informacjach.
Optymalizacja opóźnienia na SageMaker
Aby zminimalizować opóźnienia dla modeli takich jak Deepseek-R1 na SageMaker, można zastosować kilka strategii:
- Załaduj routing: Ta funkcja umożliwia SageMaker kierowanie żądań do instancji z najmniejszym obciążeniem, zmniejszając opóźnienie nawet o 20% w porównaniu do losowego routingu [2].
- Routing sesji (Klealny routing): Zapewnia to, że żądania z tej samej sesji są kierowane do tej samej instancji, poprawiając wydajność poprzez ponowne wykorzystanie wcześniej przetworzonych informacji [2].
- Co najmniej zaległe żądania (LOR): ta strategia optymalizuje opóźnienie, kierując żądania do instancji z najmniejszą liczbą zaległych żądań, które mogą być szczególnie korzystne dla obciążeń związanych z wnioskowaniem w czasie rzeczywistym [8].
Wniosek
Chociaż nie są dostarczane specyficzne porównania opóźnień międzyokładnych między DeepSeek-R1 i innymi modelami na Sagemaker, modele DeepSeek-R1 oferują konkurencyjne możliwości rozumowania o zoptymalizowanej wydajności poprzez destylowane warianty. Wykorzystując strategie routingu SageMaker i optymalizując wdrożenie modelu, użytkownicy mogą osiągnąć niższą opóźnienie i poprawę przepustowości swoich aplikacji AI.
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/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-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-serels-with-hugging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latences_serverless/
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1icwl73/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_complared/
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed--rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-tence--latency-ca-using-amazon-sagemaker-uting-strategies/