Primerjava zamude od konca do konca modelov Deepseek-R1 z drugimi modeli na Amazon SageMaker vključuje oceno več dejavnikov, vključno z velikostjo modela, konfiguracijo strojne opreme in primeri posebne uporabe. Tu je podroben pregled:
Modeli Deepseek-R1
Modeli Deepseek-R1, zlasti njihove destilirane različice, so zasnovani tako, da nudijo učinkovite zmogljivosti, hkrati pa ohranjajo visoko raven sklepanja. Ti modeli so na voljo v različnih velikostih, kot so parametri 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b in 70b, kar uporabnikom omogoča izbiro na podlagi svojih posebnih zahtev in razpoložljivih virov [1] [4].
Ko so nameščeni na SageMaker, lahko ti modeli izkoristijo funkcije, kot je špekulativno dekodiranje, da zmanjšajo zamude, zlasti pri uporabi zabojnikov velikega modela (LMI) [1]. Ocena uspešnosti destiliranih modelov Deepseek-R1 na SageMakerju se osredotoča na metrike, kot so zamuda od konca do konca, pretok, čas do prvega žetona in latenca medsebojne. Vendar te ocene niso optimizirane za vsak model in kombinacijo strojne opreme, kar kaže na to, da bi morali uporabniki izvajati svoje teste, da bi dosegli najboljše zmogljivosti [1] [4].
Primerjava z drugimi modeli
Modeli Deepseek-R1 so primerjali z drugimi vidnimi modeli, kot je OpenAI-jev O1, v smislu razmišljanja o sklepanju. Medtem ko Deepseek-R1 presega O1 v številnih merilih za sklepanje, se O1 odlikuje pri nalogah, povezanih s kodiranjem [3]. Vendar posebne primerjave zamud med Deepseek-R1 in drugimi modeli, kot je O1 na SageMakerju, v razpoložljivih informacijah niso podrobne.
Optimizacija zamud pri SageMakerju
Da bi zmanjšali zamude za modele, kot je Deepseek-R1 na SageMakerju, je mogoče uporabiti več strategij:
- Usmerjenost na obremenitev: Ta funkcija omogoča SAGEMAkerju, da z najmanj obremenitvam usmeri zahteve do primerkov, kar zmanjša zamude za do 20% v primerjavi z naključnim usmerjanjem [2].
- usmerjanje seje (lepljivo usmerjanje): to zagotavlja, da se zahteve iz iste seje preusmerijo v isti primer in izboljšajo uspešnost z ponovno uporabo predhodno obdelanih informacij [2].
- najmanj neporavnane zahteve (lor) usmerjanje: ta strategija optimizira zamudo tako, da zahteva zahteve na primerke z najmanj neporavnanimi zahtevami, kar je lahko še posebej koristno za delovne obremenitve v realnem času [8].
Zaključek
Medtem ko specifične primerjave zakasnitve od konca do konca med Deepseek-R1 in drugimi modeli na SageMakerju niso na voljo, modeli Deepseek-R1 ponujajo konkurenčne zmogljivosti sklepanja z optimiziranimi zmogljivostmi prek destiliranih različic. Z uporabo strategij usmerjanja SageMakerja in optimizacijo uvajanja modela lahko uporabniki dosežejo nižjo zamudo in izboljšano prepustnost za svoje aplikacije AI.
Navedbe:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4b4tys4-0vw
[3] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-Openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latence_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/minize-real-time-inferenc-latency-by-using-amazon-sagemaker-rout-trategies/