Palyginus „Deepseeek-R1“ modelių vėlavimą iki kitų modelių su kitais „Amazon Sagemaker“ modeliais, apima kelių veiksnių, įskaitant modelio dydį, aparatinės įrangos konfigūraciją ir specifinius naudojimo atvejus, įvertinimas. Čia yra išsami apžvalga:
„Deepseek-R1“ modeliai
„Deepseek-R1“ modeliai, ypač jų distiliuoti variantai, yra sukurti taip, kad būtų užtikrintas efektyvus našumas, išlaikant aukštą samprotavimo galimybių lygį. Šie modeliai yra įvairių dydžių, tokių kaip 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B ir 70B parametrai, leidžiantys vartotojams pasirinkti pagal jų specifinius reikalavimus ir turimus išteklius [1] [4].
Diegdami „Sagemaker“, šie modeliai gali panaudoti tokias funkcijas kaip spekuliacinis dekodavimas, kad sumažintų latenciją, ypač naudojant didelių modelių išvadų (LMI) konteinerius [1]. „Deepseek-R1“ distiliuotų „Sagemaker“ modelių veikimo įvertinimas sutelktas į metriką, tokią kaip latentinis latentinis metrikas, pralaidumas, laikas iki pirmo žetono ir tarp-toko delsos. Tačiau šie vertinimai nėra optimizuoti kiekvienam modeliui ir aparatinės įrangos deriniui, o tai rodo, kad vartotojai turėtų atlikti savo testus, kad pasiektų geriausią našumą [1] [4].
palyginimas su kitais modeliais
„Deepseek-R1“ modeliai buvo lyginami su kitais garsiais modeliais, tokiais kaip „Openai“ O1, atsižvelgiant į samprotavimo galimybes. Nors „Deepseek-R1“ daugelyje samprotavimų etalonų pralenkia O1, O1 išsiskiria su kodavimu susijusiose užduotyse [3]. Tačiau specifiniai delsos palyginimai tarp „Deepseek-R1“ ir kitų modelių, tokių kaip O1 „Sagemaker“, nėra išsamūs turimos informacijos.
„Sagemaker“ latencijos optimizavimas
Siekiant sumažinti tokių modelių kaip „Deepseek-R1“ latenciją „Sagemaker“, galima naudoti keletą strategijų:
- Apkrovos sąmoningumo maršrutas: Ši funkcija leidžia „Sagemaker“ nukreipti užklausas į egzempliorius, kurių apkrova yra mažiausia, ir sumažina delsą iki 20%, palyginti su atsitiktiniu maršrutu [2].
- Sesijos maršrutas (lipnus maršrutas): Tai užtikrina, kad tos pačios sesijos užklausos bus nukreiptos į tą patį egzempliorių, pagerinant našumą pakartotinai panaudojant anksčiau apdorotą informaciją [2].
- Mažiausiai neapmokėtų užklausų (LOR) maršrutizavimas: Ši strategija optimizuoja latenciją, nukreipdama užklausas į egzempliorius, kuriuose yra mažiausios neapmokėtos užklausos, kurios gali būti ypač naudingos realaus laiko išvadų darbo krūviams [8].
Išvada
Nors konkretūs „Deepseek-R1“ ir kitų „Sagemaker“ modelių palyginimai dėl vėlavimo iki galo nėra pateikiami, „DeepSeeek-R1“ modeliai siūlo konkurencines samprotavimo galimybes, optimizuotai našumas per distiliuotus variantus. Pasinaudodami „Sagemaker“ maršruto parinkimo strategijomis ir optimizuodami modelio diegimą, vartotojai gali pasiekti mažesnį delsą ir pagerinti jų AI programų pralaidumą.
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-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-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latencies_serverless/
]
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-ku-rug-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-meal-inference-patency-by-using-amazon-sagemaker-outting-strategies/