Porovnání latence DeepSeek-R1 s modely OpenAI na Amazon SageMaker zahrnuje zkoumání několika faktorů, včetně architektury modelu, strategií nasazení a hardwarových konfigurací.
DeepSeek-R1 Latence
DeepSeek-R1 je známý tím, že má vyšší latenci ve srovnání s průměrnými modely. Obdržení prvního tokenu (čas na první token, TTFT) v některých konfiguracích trvá přibližně 9,71 sekund [7]. Tuto latenci lze připsat složitým schopnostem uvažování modelu a jeho „fázi myšlení“, která zahrnuje zpracování před generováním odpovědí [3]. Destilované modely DeepSeek-R1 však nabízejí efektivnější alternativy snížením výpočetní režie a zároveň zachovávají většinu schopností uvažování původního modelu [9].
Na Sagemaker lze výkon DeepSeek-R1 optimalizovat pomocí strategií, jako je spekulativní dekódování a sharding modelu na více GPU, což může pomoci snížit latenci a zlepšit propustnost [1]. Použití objímání Transformátorů obličeje a funkcí automatického vyvážení zátěže SageMaker také zvyšuje účinnost nasazení [5].
OpenAI modely latence
Modely OpenAI, jako je model O1, jsou obecně rychlejší než DeepSeek-R1. Model O1 je při generování odpovědí téměř dvakrát rychlejší, což naznačuje, že tráví méně času ve „fázi myšlení“ [3]. Konkrétní údaje o latenci pro modely OpenAI na SageMaker však nejsou v dostupných informacích podrobně popsány. Modely OpenAI jsou obvykle optimalizovány pro rychlost a citlivost, což je činí vhodnými pro aplikace v reálném čase.
Aspekty nasazení sagemakeru
Amazon SageMaker poskytuje nástroje pro optimalizaci latence pro modely DeepSeek-R1 a OpenAI. Strategie, jako je nejméně nesplacená strategie požadavků (LOR), mohou minimalizovat latenci efektivně rozdělit příchozí požadavky napříč instancemi na základě jejich kapacity a využití [2]. Navíc použití optimalizovaných hardwarových konfigurací a využití hluboké rychlosti nebo podobných technologií může dále snížit latenci inference [6].
Stručně řečeno, zatímco DeepSeek-R1 má vyšší latenci ve srovnání s modely OpenAI, jeho destilované varianty a optimalizované strategie nasazení na SAGEMaker mohou zlepšit výkon. Modely OpenAI jsou obecně rychlejší, ale mohou přijít s vyššími náklady ve srovnání s nákladově efektivnějšími možnostmi DeepSeek-R1 [3] [8].
Citace:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek---distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real- Time-Neference-latency-by-using-amazon-sagemaker-rading-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-deepseek-r1-really-against-openais-best-leasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-hantium-achieves-low-latency-g-j-ninference-with-deepspeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/trending/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-ep-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1-flotorch
[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-it-ranks-against-openais-o1