Porovnanie koncovej latencie modelov Deepseek-R1 s inými modelmi na Amazon Sagemaker zahŕňa hodnotenie niekoľkých faktorov vrátane veľkosti modelu, konfigurácie hardvéru a konkrétnych prípadov použitia. Tu je podrobný prehľad:
Modely Deepseek-R1
Modely DeepSeek-R1, najmä ich destilované varianty, sú navrhnuté tak, aby ponúkali efektívny výkon a zároveň si zachovali vysokú úroveň schopností uvažovania. Tieto modely sú k dispozícii v rôznych veľkostiach, ako sú parametre 1,5B, 7B, 8B, 14B, 32B a 70B, čo umožňuje používateľom zvoliť si na základe ich špecifických požiadaviek a dostupných zdrojov [1] [4].
Pri nasadení na Sagemaker môžu tieto modely využívať funkcie, ako je špekulatívne dekódovanie, aby sa znížila latencia, najmä pri používaní veľkých kontajnerov na inferenciu modelov (LMI) [1]. Hodnotenie výkonnosti destilovaných modelov DeepSeek-R1 na Sagemaker sa zameriava na metriky, ako je latencia end-to-end, priepustnosť, čas do prvého tokenu a latencia medzi tokanmi. Tieto hodnotenia však nie sú optimalizované pre každú kombináciu modelu a hardvéru, čo naznačuje, že používatelia by mali vykonať svoje vlastné testy, aby dosiahli najlepší výkon [1] [4].
Porovnanie s ostatnými modelmi
Modely Deepseek-R1 boli porovnávané s inými významnými modelmi, ako je Openaj's O1, pokiaľ ide o schopnosti zdôvodnenia. Zatiaľ čo Deepseek-R1 prevyšuje O1 v mnohých referenčných hodnotách, O1 vyniká v úlohách súvisiacich s kódovaním [3]. V dostupných informáciách však nie je podrobne uvedené konkrétne porovnanie latencie medzi Deepseek-R1 a inými modelmi, ako je O1 na Sagemaker.
Optimalizácia latencie na Sagemaker
Aby sa minimalizovala latencia pre modely, ako je Deepseek-R1 na Sagemaker, je možné použiť niekoľko stratégií:
- Načítať Routing: Táto funkcia umožňuje Sagemakerovi smerovať požiadavky na inštancie s najmenším zaťažením, čím sa znížila latencia až o 20% v porovnaní s náhodným smerovaním [2].
- Smerovanie relácie (lepivé smerovanie): To zaisťuje, že požiadavky z tej istej relácie sú smerované do tej istej inštancie, čím sa zlepší výkon opakovaným použitím predtým spracovaných informácií [2].
- Smerovanie najmenej vynikajúcich požiadaviek (LOR): Táto stratégia optimalizuje latenciu nasmerovaním žiadostí na inštancie s najmenšími vynikajúcimi požiadavkami, ktoré môžu byť obzvlášť prospešné pre pracovné zaťaženie inferencie v reálnom čase [8].
Záver
Zatiaľ čo konkrétne porovnania latencie koncových meradiel medzi Deepseek-R1 a inými modelmi SagEmaker nie sú poskytnuté, modely DeepSeek-R1 ponúkajú konkurenčné schopnosti zdôvodňovania s optimalizovaným výkonom prostredníctvom destilovaných variantov. Využitím smerovacích stratégií Sagemaker a optimalizáciou nasadenia modelu môžu používatelia dosiahnuť nižšiu latenciu a vylepšiť priepustnosť pre svoje aplikácie AI.
Citácie:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-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-model-wow-and-how-it----------- ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinearning/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_it_is_compared/
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-ppe-prag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-arning/minimize-real-ime-inference-latency--using-using-amazon-sagemaker-routing-trategies/