Salīdzinot DeepSEEK-R1 modeļu visaptverošo latentumu ar citiem Amazon Sagemaker modeļiem, ir jāizvērtē vairāki faktori, ieskaitot modeļa lielumu, aparatūras konfigurāciju un īpašus lietošanas gadījumus. Šeit ir detalizēts pārskats:
DeepSEEK-R1 modeļi
DeepSEEK-R1 modeļi, jo īpaši to destilētie varianti, ir izstrādāti, lai piedāvātu efektīvu veiktspēju, vienlaikus saglabājot augstu spriešanas spēju līmeni. Šie modeļi ir pieejami dažādos izmēros, piemēram, 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b un 70b parametros, ļaujot lietotājiem izvēlēties, pamatojoties uz to īpašajām prasībām un pieejamajiem resursiem [1] [4].
Izvietojot Sagemaker, šie modeļi var izmantot tādas funkcijas kā spekulatīva dekodēšana, lai samazinātu latentumu, it īpaši, ja izmantojat lielus modeļa secinājumus (LMI) konteinerus [1]. DeepSEEK-R1 destilēto modeļu veiktspējas novērtējums Sagemaker koncentrējas uz metriku, piemēram, no vienas puses uz leju, caurlaidspēju, laiku līdz pirmajam marķierim un starpnozaru latentumu. Tomēr šie novērtējumi nav optimizēti katram modelim un aparatūras kombinācijai, kas liek domāt, ka lietotājiem jāveic savi testi, lai sasniegtu vislabāko sniegumu [1] [4].
Salīdzinājums ar citiem modeļiem
DeepSEEK-R1 modeļi tika salīdzināti ar citiem ievērojamiem modeļiem, piemēram, Openai O1, spriešanas spēju ziņā. Kaut arī DeepSEEK-R1 pārspēj O1 daudzos argumentācijas etalonos, O1 izceļas ar kodēšanu saistītos uzdevumos [3]. Tomēr īpašie latentuma salīdzinājumi starp DeepSeEK-R1 un citiem modeļiem, piemēram, O1 Sagemaker, nav sīki aprakstīti pieejamajā informācijā.
Sagemaker latentuma optimizēšana
Lai samazinātu latentumu tādiem modeļiem kā DeepSeek-R1 vietnē Sagemaker, var izmantot vairākas stratēģijas:
- Ielādējamā maršrutēšana: Šī funkcija ļauj Sagemaker veikt maršruta pieprasījumus uz gadījumiem ar vismazāko slodzi, samazinot latentumu līdz pat 20%, salīdzinot ar nejaušu maršrutēšanu [2].
- Sesijas maršrutēšana (lipīga maršrutēšana): tas nodrošina, ka tās pašas sesijas pieprasījumi tiek novirzīti uz to pašu gadījumu, uzlabojot veiktspēju, atkārtoti izmantojot iepriekš apstrādāto informāciju [2].
- Vismazāk izcilie pieprasījumi (LOR) maršrutēšana: Šī stratēģija optimizē latentumu, virzot pieprasījumus uz gadījumiem ar vismazākajiem izcilākajiem pieprasījumiem, kas var būt īpaši izdevīgi reāllaika secinājumu darba slodzēm [8].
Secinājums
Kaut arī netiek sniegti īpaši visaptveroši latentuma salīdzinājumi starp DeepSEEK-R1 un citiem Sagemaker modeļiem, DeepSEEK-R1 modeļi piedāvā konkurētspējīgas spriešanas iespējas ar optimizētu veiktspēju, izmantojot destilētus variantus. Izmantojot Sagemaker maršrutēšanas stratēģijas un optimizējot modeļa izvietošanu, lietotāji var sasniegt zemāku latentumu un uzlabot savu AI lietojumprogrammu caurlaidspēju.
Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-destille-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--1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
.
[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-p-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-depseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-lime-inerence-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/