Deepseek-R1 modellerinin uçtan uca gecikmesinin Amazon Sagemaker'daki diğer modellerle karşılaştırılması, model boyutu, donanım yapılandırması ve spesifik kullanım durumları gibi çeşitli faktörlerin değerlendirilmesini içerir. İşte ayrıntılı bir bakış:
Deepseek-R1 modelleri
Deepseek-R1 modelleri, özellikle damıtılmış varyantları, yüksek düzeyde akıl yürütme yeteneklerini korurken verimli performans sunmak üzere tasarlanmıştır. Bu modeller, 1.5b, 7b, 8b, 14b, 32b ve 70b parametreleri gibi çeşitli boyutlarda mevcuttur, bu da kullanıcıların özel gereksinimlerine ve mevcut kaynaklarına göre seçmelerine izin verir [1] [4].
Sagemaker üzerine dağıtıldığında, bu modeller, özellikle büyük model çıkarım (LMI) kapları kullanılırken gecikmeyi azaltmak için spekülatif kod çözme gibi özelliklerden yararlanabilir [1]. Deepseek-R1 damıtılmış modellerin sagemaker üzerindeki performans değerlendirmesi, uçtan uca gecikme, verim, ilk jeton için zaman ve inter-intergreence gibi metriklere odaklanır. Bununla birlikte, bu değerlendirmeler her model ve donanım kombinasyonu için optimize edilmemiştir, bu da kullanıcıların en iyi performansı elde etmek için kendi testlerini yapmaları gerektiğini düşündürmektedir [1] [4].
Diğer modellerle karşılaştırma
Deepseek-R1 modelleri, akıl yürütme yetenekleri açısından Openai's O1 gibi diğer önemli modellerle karşılaştırılmıştır. Deepseek-R1 birçok akıl yürütme ölçütünde O1'den daha iyi performans gösterirken, O1 kodlamaya bağlı görevlerde mükemmeldir [3]. Bununla birlikte, Deepseek-R1 ve Sagemaker üzerindeki O1 gibi diğer modeller arasındaki spesifik gecikme karşılaştırmaları mevcut bilgilerde ayrıntılı değildir.
Sagemaker'da gecikmeyi optimize etmek
Sagemaker'da Deepseek-R1 gibi modeller için gecikmeyi en aza indirmek için çeşitli stratejiler kullanılabilir:
- Yükleme Bilinçli Yönlendirme: Bu özellik, Sagemaker'ın istekleri en az yükle örneklere yönlendirmesini sağlar ve gecikmeyi rastgele yönlendirmeye kıyasla% 20'ye kadar azaltır [2].
- Oturum yönlendirme (yapışkan yönlendirme): Bu, aynı oturumdan gelen isteklerin aynı örneğe yönlendirilmesini sağlar ve daha önce işlenmiş bilgileri tekrar kullanarak performansı artırır [2].
- En Az Ödenmemiş İstekler (LOR) Yönlendirme: Bu strateji, talepleri en az ödenmemiş taleplere sahip örneklere yönlendirerek gecikmeyi optimize eder;
Çözüm
Deepseek-R1 ve sagemaker üzerindeki diğer modeller arasındaki özel uçtan uca gecikme karşılaştırmaları sağlanmasa da, Deepseek-R1 modelleri damıtılmış varyantlar aracılığıyla optimize edilmiş performansa sahip rekabetçi akıl yürütme yetenekleri sunar. Sagemaker'ın yönlendirme stratejilerinden yararlanarak ve model dağıtımını optimize ederek, kullanıcılar AI uygulamaları için daha düşük gecikme ve geliştirilmiş verim elde edebilir.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[2] https://www.youtube.com/watch?v=4b4tys4-0vw
[3] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_start_latences_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-pag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real time-simerence-latency-by-ing-amazon-sagemaker-routing-strategies/