Deepseek-R1: n viiveen vertaaminen Openain Amazon Sagemaker -malliin sisältyy useiden tekijöiden, kuten malliarkkitehtuurin, käyttöönottostrategioiden ja laitteistokokoonpanojen, tutkiminen.
Deepseek-R1-latenssi
Deepseek-R1: n tunnetaan olevan korkeampi latenssi keskimääräisiin malleihin verrattuna. Ensimmäisen tunnuksen (aika ensin token, TTFT) vastaanottaminen joissakin kokoonpanoissa vie noin 9,71 sekuntia [7]. Tämä viive voidaan katsoa johtuvan mallin monimutkaisista päättelyominaisuuksista ja sen "ajatteluvaiheesta", joka sisältää käsittelyn ennen vastausten luomista [3]. Deepseek-R1-tislattuja malleja tarjoavat kuitenkin tehokkaampia vaihtoehtoja vähentämällä laskennallisia yleiskustannuksia säilyttäen suuren osan alkuperäisen mallin päättelyominaisuuksista [9].
Sagemakerilla DeepSeek-R1: n suorituskyky voidaan optimoida käyttämällä strategioita, kuten spekulatiivista dekoodausta ja mallin varjostamista useiden GPU: ien välillä, mikä voi auttaa vähentämään latenssia ja parantamaan suorituskykyä [1]. Halgging Face -muuntajien ja Sagemakerin automaattisen kuormituksen tasapainotus- ja automaattisen ominaisuuksien käyttö lisää myös käyttöönoton tehokkuutta [5].
Openai -malleja viive
Openain mallit, kuten O1-malli, ovat yleensä nopeampia kuin Deepseek-R1. O1 -malli on melkein kaksi kertaa nopeampi vastausten tuottamisessa, mikä osoittaa, että se viettää vähemmän aikaa "ajatteluvaiheessa" [3]. SAGEMAKERin OpenAI -mallejen erityisiä viiveen lukuja ei kuitenkaan ole yksityiskohtaisesti käytettävissä olevissa tiedoissa. OpenAI-mallit on tyypillisesti optimoitu nopeuteen ja reagointiin, mikä sopii niihin reaaliaikaisia sovelluksia varten.
Sagemakerin käyttöönoton näkökohdat
Amazon Sagemaker tarjoaa työkaluja latenssin optimoimiseksi sekä Deepseek-R1- että OpenAI-malleille. Strategiat, kuten vähiten jäljellä olevat pyynnöt (LOR), voivat minimoida latenssin jakamalla tehokkaasti saapuvat pyynnöt tapauksissa niiden kapasiteetin ja käytön perusteella [2]. Lisäksi optimoitujen laitteistokonfiguraatioiden käyttäminen ja syvyyden tai vastaavien tekniikoiden hyödyntäminen voi edelleen vähentää päätelmäviivettä [6].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka DeepSek-R1: llä on korkeampi viive verrattuna OpenAI-malleihin, sen tislattua variantteja ja optimoidut käyttöönotostrategiat Sagemakerille voivat parantaa suorituskykyä. OpenAi-mallit ovat yleensä nopeampia, mutta ne voivat olla korkeammat kustannukset verrattuna DeepSek-R1: n kustannustehokkaampiin vaihtoehtoihin [3] [8].
Viittaukset:
.
.
[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/
[9.
[10] https://pages.awscloud.com/rs/112-tzm-766/images/2023_vw-0616-mcl_slide-deck.pdf
.