Sammenligning af latenstiden for DeepSeek-R1 med Openai's modeller på Amazon Sagemaker involverer at undersøge flere faktorer, herunder modelarkitektur, implementeringsstrategier og hardwarekonfigurationer.
DeepSeek-R1 latenstid
DeepSeek-R1 er kendt for at have en højere latenstid sammenlignet med gennemsnitlige modeller. Det tager cirka 9,71 sekunder at modtage det første token (tid til første token, TTFT) i nogle konfigurationer [7]. Denne latenstid kan tilskrives modellens komplekse ræsonnementsfunktioner og dens "tænkningsfase", som involverer behandling, før man genererer svar [3]. DeepSeek-R1-destillerede modeller tilbyder imidlertid mere effektive alternativer ved at reducere beregningsmæssig overhead, samtidig med at de opretholder meget af den originale model ræsonnementsfunktioner [9].
På Sagemaker kan DeepSeek-R1's ydeevne optimeres ved hjælp af strategier som spekulativ afkodning og modelskærning på tværs af flere GPU'er, hvilket kan hjælpe med at reducere latenstid og forbedre gennemstrømningen [1]. Brugen af Hugging Face's Transformers og Sagemakers automatiske belastningsbalancerings- og autoscaling -funktioner forbedrer også implementeringseffektiviteten [5].
Openai Models Latency
Openais modeller, såsom O1-modellen, er generelt hurtigere end DeepSeek-R1. O1 -modellen er næsten dobbelt så hurtig ved at generere svar, hvilket indikerer, at den bruger mindre tid i "tænkningsfasen" [3]. Imidlertid er specifikke latenstid for Openai -modeller på Sagemaker ikke detaljeret i de tilgængelige oplysninger. Openai-modeller er typisk optimeret til hastighed og lydhørhed, hvilket gør dem velegnede til realtidsapplikationer.
Sagemaker -implementeringshensyn
Amazon Sagemaker leverer værktøjer til at optimere latenstid til både DeepSeek-R1 og Openai-modeller. Strategier som de mindst fremragende anmodninger (LOR) routingstrategi kan minimere latenstid ved effektivt at distribuere indgående anmodninger på tværs af tilfælde baseret på deres kapacitet og anvendelse [2]. Derudover kan brug af optimerede hardwarekonfigurationer og udnytte dybhastighed eller lignende teknologier yderligere reducere inferenslatensen [6].
Sammenfattende, mens DeepSeek-R1 har højere latenstid sammenlignet med Openai-modeller, kan dens destillerede varianter og optimerede implementeringsstrategier på Sagemaker forbedre ydeevnen. Openai-modeller er generelt hurtigere, men kan komme til en højere pris sammenlignet med DeepSeek-R1s mere omkostningseffektive muligheder [3] [8].
Citater:
[Jeg
)
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
)
)
)
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/trending/deepseek-vs-openai/
)
[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-rank-genthing-openais-o1