So sánh độ trễ từ đầu đến cuối của các mô hình DeepSeek-R1 với các mô hình khác trên Amazon Sagemaker liên quan đến việc đánh giá một số yếu tố, bao gồm kích thước mô hình, cấu hình phần cứng và các trường hợp sử dụng cụ thể. Đây là một tổng quan chi tiết:
Mô hình DeepSeek-R1
Các mô hình Deepseek-R1, đặc biệt là các biến thể chưng cất của chúng, được thiết kế để cung cấp hiệu suất hiệu quả trong khi vẫn duy trì mức độ lý luận cao. Các mô hình này có sẵn ở nhiều kích cỡ khác nhau, chẳng hạn như các tham số 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b và 70b, cho phép người dùng chọn dựa trên các yêu cầu cụ thể và tài nguyên có sẵn của họ [1] [4].
Khi được triển khai trên Sagemaker, các mô hình này có thể tận dụng các tính năng như giải mã đầu cơ để giảm độ trễ, đặc biệt là khi sử dụng các thùng chứa suy luận mô hình lớn (LMI) [1]. Việc đánh giá hiệu suất của các mô hình chưng cất DeepSeek-R1 trên Sagemaker tập trung vào các số liệu như độ trễ từ đầu đến cuối, thông lượng, thời gian đến mã thông báo đầu tiên và độ trễ liên quan. Tuy nhiên, các đánh giá này không được tối ưu hóa cho từng mô hình và kết hợp phần cứng, cho thấy người dùng nên tiến hành các bài kiểm tra của riêng họ để đạt được hiệu suất tốt nhất [1] [4].
so sánh với các mô hình khác
Các mô hình DeepSeek-R1 đã được so sánh với các mô hình nổi bật khác như O1 của Openai về khả năng lý luận. Trong khi Deepseek-R1 vượt trội so với O1 trong nhiều điểm chuẩn lý luận, O1 vượt trội trong các nhiệm vụ liên quan đến mã hóa [3]. Tuy nhiên, so sánh độ trễ cụ thể giữa DeepSeek-R1 và các mô hình khác như O1 trên Sagemaker không được chi tiết trong các thông tin có sẵn.
Tối ưu hóa độ trễ trên Sagemaker
Để giảm thiểu độ trễ cho các mô hình như Deepseek-R1 trên Sagemaker, một số chiến lược có thể được sử dụng:
- Định tuyến nhận biết tải: Tính năng này cho phép Sagemaker định tuyến các yêu cầu đến các trường hợp có tải ít nhất, giảm độ trễ tới 20% so với định tuyến ngẫu nhiên [2].
- Định tuyến phiên (định tuyến dính): Điều này đảm bảo rằng các yêu cầu từ cùng một phiên được định tuyến theo cùng một trường hợp, cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng lại thông tin được xử lý trước đó [2].
- Định tuyến yêu cầu nổi bật nhất (LOR): Chiến lược này tối ưu hóa độ trễ bằng cách hướng các yêu cầu đến các trường hợp với các yêu cầu chưa thanh toán ít nhất, có thể đặc biệt có lợi cho khối lượng công việc suy luận thời gian thực [8].
Phần kết luận
Mặc dù so sánh độ trễ từ đầu đến cuối cụ thể giữa DeepSeek-R1 và các mô hình khác trên Sagemaker không được cung cấp, các mô hình DeepSeek-R1 cung cấp khả năng lý luận cạnh tranh với hiệu suất được tối ưu hóa thông qua các biến thể chưng cất. Bằng cách tận dụng các chiến lược định tuyến của Sagemaker và tối ưu hóa việc triển khai mô hình, người dùng có thể đạt được độ trễ thấp hơn và cải tiến thông lượng cho các ứng dụng AI của họ.
Trích dẫn:
.
[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
.
.
.
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-up-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
.