Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Как сквозная задержка DeepSeek-R1 по сравнению с другими моделями на сагикере


Как сквозная задержка DeepSeek-R1 по сравнению с другими моделями на сагикере


Сравнение сквозной задержки моделей DeepSeek-R1 с другими моделями на Amazon SageMaker включает в себя оценку нескольких факторов, включая размер модели, конфигурацию оборудования и конкретные варианты использования. Вот подробный обзор:

модели DeepSeek-R1

Модели DeepSeek-R1, особенно их дистиллированные варианты, предназначены для эффективной производительности при сохранении высокого уровня способностей рассуждения. Эти модели доступны в различных размерах, таких как 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b и 70b, что позволяет пользователям выбирать на основе их конкретных требований и доступных ресурсов [1] [4].

При развертывании на SageMaker эти модели могут использовать такие функции, как спекулятивное декодирование, чтобы уменьшить задержку, особенно при использовании конференций с большим моделем (LMI) [1]. Оценка эффективности дистиллированных моделей DeepSeek-R1 на SageMaker фокусируется на таких показателях, как сквозная задержка, пропускная способность, время до первого токена и задержка межклетен. Тем не менее, эти оценки не являются оптимизированными для каждой модели и комбинации аппаратного обеспечения, что позволяет предположить, что пользователи должны проводить свои собственные тесты для достижения наилучшей производительности [1] [4].

Сравнение с другими моделями

Модели DeepSeek-R1 сравнивались с другими известными моделями, такими как O1 OpenAI с точки зрения возможностей рассуждений. В то время как DeepSeek-R1 превосходит O1 во многих критериях рассуждений, O1 превосходит в задачах, связанных с кодированием [3]. Тем не менее, конкретные сравнения задержек между DeepSeek-R1 и другими моделями, такими как O1 на SageMaker, не подробно описаны в доступной информации.

Оптимизация задержки на сагикере

Чтобы минимизировать задержку для таких моделей, как DeepSeek-R1 на SageMaker, можно использовать несколько стратегий:

- Маршрутизация по знанию загрузки: эта функция позволяет SageMaker направлять запросы на экземпляры с наименьшей нагрузкой, снижая задержку до 20% по сравнению со случайной маршрутизацией [2].
- Маршрутизация сеанса (липкая маршрутизация): это гарантирует, что запросы из того же сеанса направляются в тот же экземпляр, повышая производительность за счет повторного использования ранее обработанной информации [2].
- Наименьшие непогашенные запросы (LOR) Маршрутизация: эта стратегия оптимизирует задержку, направляя запросы на экземпляры с наименьшим количеством непогашенных запросов, которые могут быть особенно полезны для рабочих нагрузок в режиме реального времени [8].

Заключение

В то время как конкретные сквозные сравнения задержки между DeepSeek-R1 и другими моделями на SageMaker не предоставляются, модели DeepSeek-R1 предлагают конкурентные возможности рассуждения с оптимизированной производительностью через дистиллированные варианты. Используя стратегии маршрутизации SageMaker и оптимизируя развертывание модели, пользователи могут достичь более низкой задержки и улучшенной пропускной способности для своих приложений искусственного интеллекта.

Цитаты:
[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-ghing-face-tgi-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_compared/
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-prag-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/