Membandingkan latensi ujung-ke-ujung model Deepseek-R1 dengan model lain di Amazon Sagemaker melibatkan evaluasi beberapa faktor, termasuk ukuran model, konfigurasi perangkat keras, dan kasus penggunaan khusus. Berikut gambaran terperinci:
Model
Deepseek-R1
Model Deepseek-R1, terutama varian sulingnya, dirancang untuk menawarkan kinerja yang efisien sambil mempertahankan tingkat penalaran tingkat tinggi. Model -model ini tersedia dalam berbagai ukuran, seperti parameter 1.5b, 7b, 8b, 14b, 32b, dan 70b, memungkinkan pengguna untuk memilih berdasarkan persyaratan spesifik dan sumber daya yang tersedia [1] [4].
Saat digunakan pada Sagemaker, model -model ini dapat memanfaatkan fitur seperti decoding spekulatif untuk mengurangi latensi, terutama saat menggunakan wadah inferensi model besar (LMI) [1]. Evaluasi kinerja model suling Deepseek-R1 pada Sagemaker berfokus pada metrik seperti latensi ujung-ke-ujung, throughput, waktu untuk token pertama, dan latensi yang antar-token. Namun, evaluasi ini tidak dioptimalkan untuk setiap model dan kombinasi perangkat keras, menunjukkan bahwa pengguna harus melakukan tes mereka sendiri untuk mencapai kinerja terbaik [1] [4].
Perbandingan dengan model lain
Model Deepseek-R1 telah dibandingkan dengan model-model terkemuka lainnya seperti O1 Openai dalam hal kemampuan penalaran. Sementara Deepseek-R1 mengungguli O1 dalam banyak tolok ukur penalaran, O1 unggul dalam tugas yang berhubungan dengan pengkodean [3]. Namun, perbandingan latensi spesifik antara Deepseek-R1 dan model lain seperti O1 di Sagemaker tidak dirinci dalam informasi yang tersedia.
Mengoptimalkan latensi di Sagemaker
Untuk meminimalkan latensi untuk model seperti Deepseek-R1 di Sagemaker, beberapa strategi dapat digunakan:
- Load Award Routing: Fitur ini memungkinkan Sagemaker untuk merutekan permintaan ke instance dengan beban terkecil, mengurangi latensi hingga 20% dibandingkan dengan perutean acak [2].
- Routing sesi (routing lengket): Ini memastikan bahwa permintaan dari sesi yang sama dialihkan ke contoh yang sama, meningkatkan kinerja dengan menggunakan kembali informasi yang diproses sebelumnya [2].
- Routing Permintaan (LOR) terkecil (LOR): Strategi ini mengoptimalkan latensi dengan mengarahkan permintaan ke instance dengan permintaan yang paling sedikit, yang dapat sangat bermanfaat untuk beban kerja inferensi real-time [8].
Kesimpulan
Sementara perbandingan latensi ujung ke ujung tertentu antara Deepseek-R1 dan model lain pada Sagemaker tidak disediakan, model Deepseek-R1 menawarkan kemampuan penalaran kompetitif dengan kinerja yang dioptimalkan melalui varian suling. Dengan memanfaatkan strategi perutean Sagemaker dan mengoptimalkan penyebaran model, pengguna dapat mencapai latensi yang lebih rendah dan peningkatan throughput untuk aplikasi AI mereka.
Kutipan:
[1.
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4b4tys4-0vw
[3] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[4.
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latencies_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/