A comparação da latência de ponta a ponta dos modelos DeepSeek-R1 com outros modelos no Amazon Sagemaker envolve a avaliação de vários fatores, incluindo tamanho do modelo, configuração de hardware e casos de uso específicos. Aqui está uma visão geral detalhada:
Modelos
Deepseek-R1
Os modelos Deepseek-R1, particularmente suas variantes destiladas, são projetadas para oferecer desempenho eficiente, mantendo um alto nível de recursos de raciocínio. Esses modelos estão disponíveis em vários tamanhos, como parâmetros de 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b e 70b, permitindo que os usuários escolham com base em seus requisitos específicos e recursos disponíveis [1] [4].
Quando implantados no Sagemaker, esses modelos podem aproveitar recursos como decodificação especulativa para reduzir a latência, especialmente ao usar contêineres de grande inferência do modelo (LMI) [1]. A avaliação de desempenho dos modelos destilados Deepseek-R1 no Sagemaker se concentra em métricas como latência de ponta a ponta, taxa de transferência, tempo para o primeiro token e latência entre toque. No entanto, essas avaliações não são otimizadas para cada combinação de modelo e hardware, sugerindo que os usuários devem realizar seus próprios testes para obter o melhor desempenho [1] [4].
comparação com outros modelos
Os modelos Deepseek-R1 foram comparados a outros modelos de destaque, como o OpenAI da O1 em termos de recursos de raciocínio. Enquanto o Deepseek-R1 supera o O1 em muitos benchmarks de raciocínio, o O1 se destaca em tarefas relacionadas à codificação [3]. No entanto, comparações de latência específicas entre Deepseek-R1 e outros modelos como O1 no Sagemaker não são detalhados nas informações disponíveis.
otimizando a latência no Sagemaker
Para minimizar a latência para modelos como Deepseek-R1 no Sagemaker, várias estratégias podem ser empregadas:
- Routamento de carga de carga: esse recurso permite que o Sagemaker rotear solicitações para instâncias com menos carga, reduzindo a latência em até 20% em comparação com o roteamento aleatório [2].
- Roteamento da sessão (roteamento adesivo): isso garante que as solicitações da mesma sessão sejam roteadas para a mesma instância, melhorando o desempenho reutilizando informações processadas anteriormente [2].
- Rotamento menos pendente (LOR): essa estratégia otimiza a latência direcionando solicitações para instâncias com o menor número de solicitações pendentes, que podem ser particularmente benéficas para cargas de trabalho de inferência em tempo real [8].
Conclusão
Embora as comparações de latência de ponta a ponta específicas entre Deepseek-R1 e outros modelos no Sagemaker não sejam fornecidas, os modelos Deepseek-R1 oferecem recursos de raciocínio competitivo com desempenho otimizado através de variantes destiladas. Ao alavancar as estratégias de roteamento do Sagemaker e otimizar a implantação do modelo, os usuários podem obter menor latência e taxa de transferência melhorada para seus aplicativos de IA.
Citações:
[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-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with--igging--tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latências_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-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-lotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker--reting-strategies/