A DeepSeek-R1 modellek végpontok közötti késleltetésének összehasonlítása az Amazon Sagemaker más modelljeivel számos tényező, beleértve a modell méretét, a hardverkonfigurációt és a speciális felhasználási eseteket, értékelheti. Itt van egy részletes áttekintés:
Mély-R1 modellek
A DeepSeek-R1 modelleket, különösen a desztillált variánsokat, úgy tervezték, hogy hatékony teljesítményt nyújtsanak, miközben fenntartják a magas szintű érvelési képességeket. Ezek a modellek különböző méretben kaphatók, például 1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b és 70b paraméterek, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy sajátos követelményeik és rendelkezésre álló források alapján válasszanak [1] [4].
Ha a Sagemaker -en telepítik, ezek a modellek olyan funkciókat is kihasználhatnak, mint a spekulatív dekódolást, hogy csökkentsék a késést, különösen akkor, ha nagy modell következtetési (LMI) tartályokat használnak [1]. A SAGEMAKER-en a DeepSeek-R1 desztillált modellek teljesítményértékelése olyan mutatókra összpontosít, mint például a végpontok közötti késleltetés, az áteresztőképesség, az első token idő és az internetes késleltetés. Ezeket az értékeléseket azonban nem optimalizálják az egyes modellek és hardver kombinációhoz, ami arra utal, hogy a felhasználóknak saját teszteket kell végezniük a legjobb teljesítmény elérése érdekében [1] [4].
Összehasonlítás más modellekkel
A DeepSeek-R1 modelleket összehasonlítottuk más kiemelkedő modellekkel, például az Openai O1-vel az érvelési képességek szempontjából. Míg a DeepSeek-R1 sok érvelési referenciaértékben felülmúlja az O1-et, az O1 kiemelkedik a kódolással kapcsolatos feladatokban [3]. A DeepSeek-R1 és más modellek, mint például az O1 Sagemaker, a specifikus késleltetési összehasonlításokat azonban a rendelkezésre álló információk nem részletezik.
A késés optimalizálása a sagemakernél
Annak minimalizálása érdekében, hogy a Sagemaker-nél olyan modellek késése, mint a DeepSeek-R1, számos stratégia alkalmazható:
- Letöltési tudatú útválasztás: Ez a szolgáltatás lehetővé teszi a Sagemaker számára, hogy a kéréseket a legkevesebb terheléssel rendelkező példányokra irányítsa, akár 20% -kal csökkentve a késést a véletlenszerű útválasztáshoz képest [2].
- A munkamenet -útválasztás (ragadós útválasztás): Ez biztosítja, hogy ugyanazon munkamenet kérései ugyanabba a példányba kerüljenek, javítva a teljesítményt a korábban feldolgozott információk újrafelhasználásával [2].
- A legkevésbé kiemelkedő kérések (LOR) útválasztása: Ez a stratégia optimalizálja a késést azáltal, hogy a kéréseket a legkevesebb kiemelkedő kéréssel rendelkező példányokra irányítja, amelyek különösen hasznosak lehetnek a valós idejű következtetési munkaterheléseknél [8].
Következtetés
Míg a mélyszék-R1 és a Sagemaker más modelljei között nem biztosított speciális végpontok közötti késleltetési összehasonlítások nem rendelkezésre állnak, a DeepSeek-R1 modellek versenyképes érvelési képességeket kínálnak optimalizált teljesítménygel desztillált variánsok révén. A Sagemaker útválasztási stratégiáinak kihasználásával és a modell telepítésének optimalizálásával a felhasználók alacsonyabb késleltetést és javított teljesítményt nyújthatnak AI alkalmazásukhoz.
Idézetek:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-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--model-overview-and-how-it-tanks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-Ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latencys_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-ep-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-imeinference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/