Comparar la latencia de extremo a extremo de los modelos Deepseek-R1 con otros modelos en Amazon SageMaker implica evaluar varios factores, incluido el tamaño del modelo, la configuración del hardware y los casos de uso específicos. Aquí hay una descripción detallada:
Modelos Deepseek-R1
Los modelos Deepseek-R1, particularmente sus variantes destiladas, están diseñados para ofrecer un rendimiento eficiente al tiempo que mantienen un alto nivel de capacidades de razonamiento. Estos modelos están disponibles en varios tamaños, como los parámetros 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B y 70B, lo que permite a los usuarios elegir en función de sus requisitos específicos y recursos disponibles [1] [4].
Cuando se implementan en Sagemaker, estos modelos pueden aprovechar características como la decodificación especulativa para reducir la latencia, especialmente cuando se utilizan contenedores de inferencia de modelos grandes (LMI) [1]. La evaluación del rendimiento de los modelos destilados Deepseek-R1 en Sagemaker se centra en métricas como la latencia de extremo a extremo, el rendimiento, el tiempo de la primera token y la latencia interactiva. Sin embargo, estas evaluaciones no están optimizadas para cada modelo y combinación de hardware, lo que sugiere que los usuarios deben realizar sus propias pruebas para lograr el mejor rendimiento [1] [4].
Comparación con otros modelos
Los modelos Deepseek-R1 se han comparado con otros modelos prominentes como OpenAi's O1 en términos de capacidades de razonamiento. Mientras que Deepseek-R1 supera a O1 en muchos puntos de referencia de razonamiento, O1 sobresale en tareas relacionadas con la codificación [3]. Sin embargo, las comparaciones de latencia específicas entre Deepseek-R1 y otros modelos como O1 en Sagemaker no se detallan en la información disponible.
Optimización de la latencia en Sagemaker
Para minimizar la latencia para modelos como Deepseek-R1 en Sagemaker, se pueden emplear varias estrategias:
- Enrutamiento de carga consciente: esta característica permite a Sagemaker enrutar las solicitudes a instancias con la menor carga, reduciendo la latencia hasta un 20% en comparación con el enrutamiento aleatorio [2].
- Enrutamiento de sesión (enrutamiento adhesivo): esto garantiza que las solicitudes de la misma sesión se enruten a la misma instancia, mejorando el rendimiento al reutilizar la información procesada previamente [2].
- Enrutamiento de solicitudes menos pendientes (LOR): esta estrategia optimiza la latencia al dirigir las solicitudes a instancias con la menor cantidad de solicitudes pendientes, que pueden ser particularmente beneficiosas para las cargas de trabajo de inferencia en tiempo real [8].
Conclusión
Si bien no se proporcionan comparaciones específicas de latencia de extremo a extremo entre Deepseek-R1 y otros modelos en Sagemaker, los modelos Deepseek-R1 ofrecen capacidades de razonamiento competitivos con un rendimiento optimizado a través de variantes destiladas. Al aprovechar las estrategias de enrutamiento de Sagemaker y optimizar la implementación del modelo, los usuarios pueden lograr una menor latencia y un mejor rendimiento para sus aplicaciones de IA.
Citas:
[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-gainst-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-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-up-rag-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/