Hur jämför den slutliga latensen för Deepseek-R1 med andra modeller på Sagemaker

Deepseek-R1-modeller

Deepseek-R1-modeller, särskilt deras destillerade varianter, är utformade för att erbjuda effektiv prestanda samtidigt som en hög resonemang är hög nivå. Dessa modeller finns i olika storlekar, till exempel 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B och 70B parametrar, vilket gör att användare kan välja baserat på deras specifika krav och tillgängliga resurser [1] [4].

När de distribueras på Sagemaker kan dessa modeller utnyttja funktioner som spekulativ avkodning för att minska latensen, särskilt när du använder stora modellinferens (LMI) containrar [1]. Prestandans utvärdering av DEEPSEEK-R1-destillerade modeller på Sagemaker fokuserar på mätvärden som slut-till-slut-latens, genomströmning, tid till första token och inter-token latens. Dessa utvärderingar är emellertid inte optimerade för varje modell- och hårdvarukombination, vilket antyder att användare ska utföra sina egna tester för att uppnå bästa prestanda [1] [4].

Jämförelse med andra modeller

Deepseek-R1-modeller har jämförts med andra framstående modeller som OpenAI: s O1 när det gäller resonemang. Medan Deepseek-R1 överträffar O1 i många resonemangs riktmärken, utmärker O1 i kodningsrelaterade uppgifter [3]. Emellertid är specifika latensjämförelser mellan Deepseek-R1 och andra modeller som O1 på Sagemaker inte detaljerade i tillgänglig information.

Optimera latens på Sagemaker

För att minimera latens för modeller som Deepseek-R1 på Sagemaker kan flera strategier användas:

- Ladda medveten routing: Den här funktionen gör det möjligt för Sagemaker att dirigera förfrågningar till fall med minst belastning, vilket minskar latensen med upp till 20% jämfört med slumpmässig routing [2].
- Session Routing (klibbig routing): Detta säkerställer att förfrågningar från samma session dirigeras till samma instans, vilket förbättrar prestanda genom att återanvända tidigare bearbetad information [2].
- Minst utestående förfrågningar (LOR) routing: Denna strategi optimerar latens genom att styra förfrågningar till fall med de minsta utestående förfrågningarna, vilket kan vara särskilt fördelaktigt för realtidsinferensarbetsbelastningar [8].

Slutsats

Medan specifika jämförelser från slutet till slut latens mellan Deepseek-R1 och andra modeller på Sagemaker inte tillhandahålls, erbjuder DeepSeek-R1-modeller konkurrerande resonemang med optimerade prestanda genom destillerade varianter. Genom att utnyttja Sagemakers routingstrategier och optimera modelldistributionen kan användare uppnå lägre latens och förbättras genomströmningen för sina AI -applikationer.

Citeringar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4b4tys4-0vw
]
]
]
]
]
]