将DeepSeek-R1模型与Amazon Sagemaker上的其他模型的端到端延迟进行比较涉及评估几个因素，包括模型尺寸，硬件配置和特定用例。这是一个详细的概述：
DeepSeek-R1型号
DeepSeek-R1型号，尤其是其蒸馏变体，旨在提供有效的性能，同时保持高水平的推理能力。这些模型有各种尺寸，例如1.5b，7b，8b，14b，32b和70b参数，允许用户根据其特定要求和可用资源进行选择[1] [4]。
当部署在SageMaker上时，这些模型可以利用诸如投机解码之类的功能来减少潜伏期，尤其是在使用大型模型推理(LMI)容器时[1]。 DeepSeek-R1蒸馏模型的性能评估集中在终端潜伏期，吞吐量，首次令牌和延迟延迟等指标上。但是，这些评估并未针对每个模型和硬件组合进行优化，这表明用户应进行自己的测试以实现最佳性能[1] [4]。
##与其他型号进行比较
在推理能力方面，DeepSeek-R1模型已与其他突出的模型(如Openai的O1)进行了比较。尽管DeepSeek-R1在许多推理基准中都胜过O1，但O1在与编码相关的任务中表现出色[3]。但是，DeepSeek-R1与其他模型(例如O1上的O1上的特定延迟比较)在可用信息中尚未详细介绍。
##优化萨吉人的延迟
为了最大程度地减少诸如DeepSeek-R1之类的模型的延迟，可以采用几种策略：
- 加载意识路由：此功能允许SageMaker将请求路由到负载最少的实例，而与随机路由相比，延迟最多可将延迟降低20％[2]。
- 会话路由(粘性路由)：这确保了同一会话中的请求被路由到同一实例，从而通过重复使用先前处理的信息来提高性能[2]。
- 未偿还的请求(LOR)路由：此策略通过将请求引向最少的未偿请求的实例来优化延迟，这可能对实时推理工作负载特别有益[8]。
＃＃ 结论
尽管未提供DeepSeek-R1与其他模型之间的特定端到端延迟比较，但DeepSeek-R1模型通过蒸馏变体提供了具有优化性能的竞争推理能力。通过利用SageMaker的路由策略并优化模型部署，用户可以实现较低的延迟并改善其AI应用程序的吞吐量。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-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-in-rank-ranks-against-openais-o1
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist-----------------
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1bjn9dq/d_aws_sagemaker_warm_warm_start_latencies_serverless/
[6] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1icwl73/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_good_it_is_compared/
[7] https://www.flotorch.ai/blog/speed-up-rag-experiments-on-aws-sagemaker-deepseek-r1-flotorch
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real time-inperion-latency-by-usis-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/