Συγκρίνοντας την καθυστέρηση του DeepSeek-R1 με τα μοντέλα του OpenAI στο Amazon Sagemaker περιλαμβάνει την εξέταση πολλών παραγόντων, συμπεριλαμβανομένης της αρχιτεκτονικής μοντέλων, των στρατηγικών ανάπτυξης και των διαμορφώσεων υλικού.
Latency DeepSeeek-R1
Το Deepseek-R1 είναι γνωστό ότι έχει υψηλότερη λανθάνουσα κατάσταση σε σύγκριση με τα μέσια μοντέλα. Χρειάζονται περίπου 9,71 δευτερόλεπτα για να λάβουν το πρώτο συμβολικό συμβολικό (Time to First Token, TTFT) σε ορισμένες διαμορφώσεις [7]. Αυτή η καθυστέρηση μπορεί να αποδοθεί στις πολύπλοκες δυνατότητες συλλογιστικής του μοντέλου και τη "φάση σκέψης", η οποία περιλαμβάνει την επεξεργασία πριν από τη δημιουργία απαντήσεων [3]. Ωστόσο, τα αποσταγμένα μοντέλα Deepseek-R1 προσφέρουν πιο αποτελεσματικές εναλλακτικές λύσεις μειώνοντας τα υπολογιστικά γενικά έξοδα διατηρώντας παράλληλα μεγάλο μέρος των δυνατοτήτων λογικής του αρχικού μοντέλου [9].
Στον Sagemaker, η απόδοση του Deepseek-R1 μπορεί να βελτιστοποιηθεί χρησιμοποιώντας στρατηγικές όπως κερδοσκοπική αποκωδικοποίηση και μοντέλο σε πολλαπλές GPU, οι οποίες μπορούν να συμβάλουν στη μείωση της καθυστέρησης και στη βελτίωση της απόδοσης [1]. Η χρήση των μετασχηματιστών του Face Hugging και των αυτόματων χαρακτηριστικών εξισορρόπησης και αυτόματης εξισορρόπησης του Sagemaker ενισχύει επίσης την αποτελεσματικότητα ανάπτυξης [5].
OpenAi Models Latency
Τα μοντέλα του OpenAI, όπως το μοντέλο O1, είναι γενικά ταχύτερα από το Deepseek-R1. Το μοντέλο O1 είναι σχεδόν δύο φορές πιο γρήγορα στη δημιουργία απαντήσεων, υποδεικνύοντας ότι ξοδεύει λιγότερο χρόνο στη "φάση σκέψης" [3]. Ωστόσο, τα συγκεκριμένα στοιχεία λανθάνουσας κατάστασης για τα μοντέλα OpenAI στο Sagemaker δεν είναι λεπτομερή στις διαθέσιμες πληροφορίες. Τα μοντέλα OpenAI είναι συνήθως βελτιστοποιημένα για ταχύτητα και ανταπόκριση, καθιστώντας τα κατάλληλα για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο.
Σκέψεις ανάπτυξης Sagemaker
Το Amazon Sagemaker παρέχει εργαλεία για τη βελτιστοποίηση της καθυστέρησης τόσο για τα μοντέλα DeepSeek-R1 όσο και για τα OpenAI. Στρατηγικές όπως η στρατηγική δρομολόγησης των ελάχιστων αιτήσεων (LOR) μπορούν να ελαχιστοποιήσουν την καθυστέρηση με αποτελεσματική διανομή εισερχόμενων αιτημάτων σε περιπτώσεις με βάση την ικανότητά τους και τη χρήση τους [2]. Επιπλέον, η χρήση βελτιστοποιημένων διαμορφώσεων υλικού και η αξιοποίηση της βαθιάς ταχύτητας ή παρόμοιων τεχνολογιών μπορεί να μειώσει περαιτέρω την καθυστέρηση των συμπερασμάτων [6].
Συνοπτικά, ενώ το Deepseek-R1 έχει υψηλότερη λανθάνουσα κατάσταση σε σύγκριση με τα μοντέλα OpenAI, οι απεσταγμένες παραλλαγές και οι βελτιστοποιημένες στρατηγικές ανάπτυξης στο Sagemaker μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση. Τα μοντέλα OpenAI είναι γενικά ταχύτερα, αλλά μπορεί να έρθουν με υψηλότερο κόστος σε σύγκριση με τις πιο οικονομικά αποδοτικές επιλογές της DeepSeek-R1 [3] [8].
Αναφορές:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-trategies/
[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-gainst-openais-best-reasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-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-pe-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-how-it-ranks-gainst-openais-o1