การเปรียบเทียบเวลาแฝงแบบ end-to-end ของแบบจำลอง Deepseek-R1 กับรุ่นอื่น ๆ ใน Amazon Sagemaker เกี่ยวข้องกับการประเมินปัจจัยหลายประการรวมถึงขนาดรุ่นการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์และกรณีการใช้งานเฉพาะ นี่คือภาพรวมโดยละเอียด:
รุ่น Deepseek-R1
โมเดล Deepseek-R1 โดยเฉพาะอย่างยิ่งสายพันธุ์กลั่นของพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพในขณะที่ยังคงความสามารถในการใช้เหตุผลในระดับสูง รุ่นเหล่านี้มีให้เลือกหลายขนาดเช่น 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B และ 70B พารามิเตอร์ทำให้ผู้ใช้สามารถเลือกได้ตามข้อกำหนดเฉพาะและทรัพยากรที่มีอยู่ [1] [4]
เมื่อปรับใช้กับ Sagemaker โมเดลเหล่านี้สามารถใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติเช่นการถอดรหัสการเก็งกำไรเพื่อลดเวลาแฝงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้คอนเทนเนอร์การอนุมานแบบจำลองขนาดใหญ่ (LMI) [1] การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองกลั่น Deepseek-R1 บน Sagemaker มุ่งเน้นไปที่การวัดเช่นเวลาแฝงแบบ end-to-end, ปริมาณงาน, เวลาไปยังโทเค็นแรกและเวลาแฝงระหว่างอาสาสมัคร อย่างไรก็ตามการประเมินเหล่านี้ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการรวมกันของแต่ละรุ่นและฮาร์ดแวร์โดยแนะนำว่าผู้ใช้ควรทำการทดสอบของตนเองเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด [1] [4]
เปรียบเทียบกับรุ่นอื่น ๆ
โมเดล Deepseek-R1 ได้รับการเปรียบเทียบกับรุ่นที่โดดเด่นอื่น ๆ เช่น OpenAI ของ OPEN ในแง่ของความสามารถในการใช้เหตุผล ในขณะที่ Deepseek-R1 มีประสิทธิภาพสูงกว่า O1 ในเกณฑ์มาตรฐานการใช้เหตุผลหลายประการ O1 เก่งในงานที่เกี่ยวข้องกับการเข้ารหัส [3] อย่างไรก็ตามการเปรียบเทียบเวลาแฝงเฉพาะระหว่าง Deepseek-R1 และรุ่นอื่น ๆ เช่น O1 ใน Sagemaker ไม่ได้มีรายละเอียดในข้อมูลที่มีอยู่
การเพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝงบน Sagemaker
เพื่อลดเวลาแฝงสำหรับแบบจำลองเช่น Deepseek-R1 ใน Sagemaker สามารถใช้กลยุทธ์หลายอย่างได้:
- โหลดการกำหนดเส้นทางการรับรู้: คุณสมบัตินี้ช่วยให้ Sagemaker สามารถกำหนดเส้นทางคำขอไปยังอินสแตนซ์ที่มีการโหลดน้อยที่สุดลดเวลาแฝงได้มากถึง 20% เมื่อเทียบกับการกำหนดเส้นทางแบบสุ่ม [2]
- การกำหนดเส้นทางเซสชัน (การกำหนดเส้นทางเหนียว): สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคำขอจากเซสชันเดียวกันจะถูกส่งไปยังอินสแตนซ์เดียวกันปรับปรุงประสิทธิภาพโดยนำข้อมูลที่ประมวลผลมาก่อนหน้านี้ซ้ำ [2]
- การกำหนดเส้นทางที่โดดเด่นน้อยที่สุด (LOR): กลยุทธ์นี้เพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝงโดยการกำกับคำขอไปยังอินสแตนซ์ที่มีคำขอที่โดดเด่นน้อยที่สุดซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการอนุมานแบบเรียลไทม์ [8]
บทสรุป
ในขณะที่การเปรียบเทียบเวลาแฝงแบบ end-to-end ที่เฉพาะเจาะจงระหว่าง Deepseek-R1 และรุ่นอื่น ๆ ใน Sagemaker นั้นไม่ได้ให้ไว้ แต่รุ่น Deepseek-R1 นำเสนอความสามารถในการใช้เหตุผลในการแข่งขันพร้อมประสิทธิภาพที่ดีที่สุดผ่านตัวแปรกลั่น ด้วยการใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางของ Sagemaker และปรับการปรับใช้แบบจำลองให้เหมาะสมผู้ใช้สามารถบรรลุความหน่วงแฝงที่ต่ำกว่าและปรับปรุงปริมาณงานสำหรับแอปพลิเคชัน AI ของพวกเขา
การอ้างอิง:
[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-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-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-um-preg-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/