تتضمن مقارنة زمن انتقال Deepseek-R1 مع نماذج Openai على Amazon Sagemaker فحص العديد من العوامل ، بما في ذلك بنية النموذج ، واستراتيجيات النشر ، وتكوينات الأجهزة.
Deepseek-R1 الكمون
تشتهر Deepseek-R1 بوجود زمن انتقال أعلى مقارنة بالنماذج المتوسطة. يستغرق حوالي 9.71 ثانية لتلقي الرمز المميز الأول (وقت الرمز المميز ، TTFT) في بعض التكوينات [7]. يمكن أن يعزى هذا الكمون إلى قدرات التفكير المعقدة للنموذج و "مرحلة التفكير" ، والتي تتضمن المعالجة قبل توليد الاستجابات [3]. ومع ذلك ، توفر النماذج المقطرة Deepseek-R1 بدائل أكثر كفاءة من خلال الحد من النفقات العامة الحسابية مع الحفاظ على الكثير من إمكانيات التفكير النموذجية الأصلية [9].
على Sagemaker ، يمكن تحسين أداء Deepseek-R1 باستخدام استراتيجيات مثل فك التشفير المضاربة وارتفاع النماذج عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، والتي يمكن أن تساعد في تقليل الكمون وتحسين الإنتاجية [1]. كما أن استخدام محولات Face في Face وميزات موازنة التحميل التلقائي والتوازن التلقائي في Sagemaker يعزز أيضًا كفاءة النشر [5].
Openai Models Catency
نماذج Openai ، مثل نموذج O1 ، أسرع بشكل عام من Deepseek-R1. يبلغ نموذج O1 ما يقرب من ضعف سرعة إنشاء الإجابات ، مما يشير إلى أنه يقضي وقتًا أقل في "مرحلة التفكير" [3]. ومع ذلك ، لا يتم تفصيل أرقام الكمون المحددة لنماذج Openai على Sagemaker في المعلومات المتاحة. عادة ما يتم تحسين نماذج Openai للسرعة والاستجابة ، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي.
اعتبارات نشر Sagemaker
يوفر Amazon Sagemaker أدوات لتحسين زمن الوصول لكل من موديلات Deepseek-R1 و Openai. يمكن أن تقلل استراتيجيات توجيه الطلبات الأقل مستحقًا (LOR) من الكمون من خلال توزيع الطلبات الواردة بكفاءة عبر الحالات بناءً على قدرتها واستخدامها [2]. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يؤدي استخدام تكوينات الأجهزة المحسنة والاستفادة من السرعة العميقة أو التقنيات المماثلة إلى زيادة عدد زمن الاستدلال [6].
باختصار ، في حين أن Deepseek-R1 لديها زمن انتقال أعلى مقارنة بنماذج OpenAI ، فإن المتغيرات المقطرة واستراتيجيات النشر المحسنة على Sagemaker يمكن أن تحسن الأداء. تكون نماذج Openai أسرع بشكل عام ولكنها قد تأتي بتكلفة أعلى مقارنة بخيارات Deepseek-R1 الأكثر فعالية من حيث التكلفة [3] [8].
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-use-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-inatency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
[4]
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[6]
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
[8]
[9)
[10] https://pages.awscloud.com/rs/112-tzm-766/images/2023_vw-0616-mcl_slide-deck.pdf
[11] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1