Compararea latenței end-to-end a modelelor DeepSeek-R1 cu alte modele de pe Amazon Sagemaker implică evaluarea mai multor factori, inclusiv dimensiunea modelului, configurația hardware și cazurile de utilizare specifice. Iată o imagine de ansamblu detaliată:
Modele DeepSeek-R1
Modelele Deepseek-R1, în special variantele lor distilate, sunt concepute pentru a oferi performanțe eficiente, menținând în același timp un nivel ridicat de capacități de raționament. Aceste modele sunt disponibile în diferite dimensiuni, cum ar fi parametrii 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B și 70B, permițând utilizatorilor să aleagă pe baza cerințelor specifice și a resurselor disponibile [1] [4].
Când sunt implementate pe Sagemaker, aceste modele pot folosi caracteristici precum decodarea speculativă pentru a reduce latența, în special atunci când se utilizează containere mari de inferență de model (LMI) [1]. Evaluarea performanței modelelor distilate Deepseek-R1 pe Sagemaker se concentrează pe valori precum latența end-to-end, debitul, timpul până la primul jeton și latența inter-token. Cu toate acestea, aceste evaluări nu sunt optimizate pentru fiecare model și combinație hardware, ceea ce sugerează că utilizatorii ar trebui să efectueze propriile teste pentru a obține cele mai bune performanțe [1] [4].
Comparație cu alte modele
Modelele Deepseek-R1 au fost comparate cu alte modele proeminente, cum ar fi OpenAI, O1 din punct de vedere al capacităților de raționament. În timp ce Deepseek-R1 depășește O1 în multe repere de raționament, O1 excelează în sarcinile legate de codificare [3]. Cu toate acestea, comparațiile specifice de latență între Deepseek-R1 și alte modele precum O1 pe Sagemaker nu sunt detaliate în informațiile disponibile.
Optimizarea latenței pe sagemaker
Pentru a minimiza latența pentru modele precum DeepSeek-R1 pe Sagemaker, pot fi utilizate mai multe strategii:
- Încărcare conștientă de rutare: Această caracteristică permite SageMaker să direcționeze solicitările către instanțe cu cea mai mică încărcare, reducând latența cu până la 20% în comparație cu rutarea aleatorie [2].
- Rutarea sesiunii (rutare lipicioasă): Aceasta asigură că cererile de la aceeași sesiune sunt dirijate către aceeași instanță, îmbunătățind performanța prin reutilizarea informațiilor procesate anterior [2].
- Rutarea celor mai puțin restante (LOR): Această strategie optimizează latența prin direcționarea cererilor către instanțe cu cele mai puține solicitări restante, care pot fi deosebit de benefice pentru sarcinile de lucru în timp real inferența [8].
Concluzie
În timp ce nu sunt furnizate comparații specifice de latență end-to-end între DeepSeek-R1 și alte modele de pe sagemaker, modelele Deepseek-R1 oferă capacități de raționament competitive cu performanță optimizată prin variante distilate. Utilizând strategiile de rutare ale Sagemaker și optimizarea implementării modelului, utilizatorii pot obține o latență mai mică și un randament îmbunătățit pentru aplicațiile lor AI.
Citări:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cotainer/
[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
]
.
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1icwl73/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_comparad/
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-p-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-t-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/