Порівняння затримки моделей DeepSeek-R1 з іншими моделями на Amazon Sagemaker передбачає оцінку декількох факторів, включаючи розмір моделі, конфігурацію обладнання та конкретні випадки використання. Ось детальний огляд:
моделі DeepSeek-R1
Моделі DeepSeek-R1, зокрема, їх дистильовані варіанти, розроблені для того, щоб запропонувати ефективні продуктивність, зберігаючи високий рівень можливостей міркувань. Ці моделі доступні в різних розмірах, таких як 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b та 70b параметри, що дозволяє користувачам вибирати на основі конкретних вимог та наявних ресурсів [1] [4].
При розгортанні на Sagemaker ці моделі можуть використовувати такі функції, як спекулятивне декодування для зменшення затримки, особливо при використанні контейнерів у висновку великих моделей (LMI) [1]. Оцінка продуктивності дистильованих моделей DeepSeek-R1 на SageMaker зосереджується на показниках, таких як затримка до кінця до кінця, пропускна здатність, час першого маркера та затримка переодягання. Однак ці оцінки не оптимізовані для кожної моделі та апаратної комбінації, що дозволяє припустити, що користувачі повинні проводити власні тести для досягнення найкращих показників [1] [4].
Порівняння з іншими моделями
Моделі DeepSeek-R1 порівнювали з іншими видатними моделями, такими як O1 O1 з точки зору можливостей міркувань. У той час як DeepSeek-R1 перевершує O1 у багатьох орієнтирах міркувань, O1 перевершує завдання, пов'язані з кодуванням [3]. Однак конкретні порівняння затримки між DeepSeek-R1 та іншими моделями, такими як O1 на SageMaker, не детально описані у наявній інформації.
Оптимізація затримки на SageMaker
Щоб мінімізувати затримку для таких моделей, як DeepSeek-R1 на SageMaker, можна використовувати кілька стратегій:
- Завантажити знання маршрутизації: Ця функція дозволяє SageMaker направляти запити до екземплярів із найменшим навантаженням, зменшуючи затримку до 20% порівняно з випадковою маршрутизацією [2].
- Маршрутизація сеансу (липка маршрутизація): Це гарантує, що запити з одного сеансу були направлені до одного випадку, покращуючи ефективність, повторно використовуючи попередньо оброблену інформацію [2].
- Найменш непогашені запити (LOR) Маршрутизація: Ця стратегія оптимізує затримку, спрямовуючи запити на екземпляри з найменшими непогашеними запитами, які можуть бути особливо корисними для навантажень на виходи в режимі реального часу [8].
Висновок
Хоча конкретні порівняння затримки в кінці між DeepSeek-R1 та іншими моделями на сагемерах не забезпечуються, моделі DeepSeek-R1 пропонують конкурентні можливості міркування з оптимізованою продуктивністю за допомогою дистильованих варіантів. Використовуючи стратегії маршрутизації Sagemaker та оптимізуючи розгортання моделі, користувачі можуть досягти нижчої затримки та покращити пропускну здатність своїх програм AI.
Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-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-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[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-deepeek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/