La comparaison de la latence de Deepseek-R1 avec les modèles d'OpenAI sur Amazon Sagemaker consiste à examiner plusieurs facteurs, notamment l'architecture du modèle, les stratégies de déploiement et les configurations matérielles.
Latence Deepseek-R1
Deepseek-R1 est connu pour avoir une latence plus élevée par rapport aux modèles moyens. Il faut environ 9,71 secondes pour recevoir le premier jeton (temps de premier jeton, TTFT) dans certaines configurations [7]. Cette latence peut être attribuée aux capacités de raisonnement complexes du modèle et à sa «phase de pensée», qui implique le traitement avant de générer des réponses [3]. Cependant, les modèles distillés Deepseek-R1 offrent des alternatives plus efficaces en réduisant les frais généraux de calcul tout en conservant une grande partie des capacités de raisonnement du modèle d'origine [9].
Sur Sagemaker, les performances de Deepseek-R1 peuvent être optimisées en utilisant des stratégies telles que le décodage spéculatif et le décroissance du modèle sur plusieurs GPU, ce qui peut aider à réduire la latence et à améliorer le débit [1]. L'utilisation des transformateurs de l'étreinte et des fonctionnalités de chargement automatique de la charge automatique de Sagemaker améliore également l'efficacité du déploiement [5].
Openai Modèles latence
Les modèles d'OpenAI, tels que le modèle O1, sont généralement plus rapides que Deepseek-R1. Le modèle O1 est presque deux fois plus rapide pour générer des réponses, indiquant qu'il passe moins de temps dans la "phase de réflexion" [3]. Cependant, les chiffres spécifiques de latence pour les modèles OpenAI sur SageMaker ne sont pas détaillés dans les informations disponibles. Les modèles OpenAI sont généralement optimisés pour la vitesse et la réactivité, ce qui les rend adaptés aux applications en temps réel.
Considérations de déploiement de Sagemaker
Amazon SageMaker fournit des outils pour optimiser la latence pour les modèles Deepseek-R1 et OpenAI. Des stratégies telles que la stratégie de routage des demandes les moins en suspens (LOR) peuvent minimiser la latence en distribuant efficacement les demandes entrantes sur les instances en fonction de leur capacité et de leur utilisation [2]. De plus, l'utilisation de configurations matérielles optimisées et tirant parti des technologies profondes ou des technologies similaires peut réduire davantage la latence d'inférence [6].
En résumé, alors que Deepseek-R1 a une latence plus élevée par rapport aux modèles OpenAI, ses variantes distillées et ses stratégies de déploiement optimisées sur Sagemaker peuvent améliorer les performances. Les modèles OpenAI sont généralement plus rapides mais peuvent avoir un coût plus élevé par rapport aux options plus rentables de Deepseek-R1 [3] [8].
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill--models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inférence-Container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-rimefférence-latency-by-using-amazon-sagemaker-erting-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-fare-against-openais-best-reasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-j-inference-with-deedspeed-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-ulp-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepseek-r1flotorch
[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-it-ranks-against-openais-oo1