Confrontare la latenza di DeepSeek-R1 con i modelli di Openai su Amazon Sagemaker comporta l'esame di diversi fattori, tra cui l'architettura del modello, le strategie di distribuzione e le configurazioni hardware.
latenza DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 è noto per avere una latenza più elevata rispetto ai modelli medi. Ci vogliono circa 9,71 secondi per ricevere il primo token (tempo al primo token, TTFT) in alcune configurazioni [7]. Questa latenza può essere attribuita alle complesse capacità di ragionamento del modello e alla sua "fase di pensiero", che prevede l'elaborazione prima di generare risposte [3]. I modelli distillati di DeepSeek-R1, tuttavia, offrono alternative più efficienti riducendo le spese generali computazionali mantenendo gran parte delle capacità di ragionamento del modello originale [9].
Su SageMaker, le prestazioni di DeepSeek-R1 possono essere ottimizzate utilizzando strategie come la decodifica speculativa e il frammento del modello su più GPU, il che può aiutare a ridurre la latenza e migliorare il throughput [1]. Anche l'uso dei trasformatori di abbracci e delle funzionalità di bilanciamento automatico del carico di Sagemaker e automaticamente migliorano l'efficienza di distribuzione [5].
latenza dei modelli aperti
I modelli di Openi, come il modello O1, sono generalmente più veloci di DeepSeek-R1. Il modello O1 è quasi il doppio nel generare risposte, indicando che trascorre meno tempo nella "fase di pensiero" [3]. Tuttavia, le cifre specifiche di latenza per i modelli OpenAI su SageMaker non sono dettagliati nelle informazioni disponibili. I modelli Openi sono in genere ottimizzati per la velocità e la reattività, rendendoli adatti per applicazioni in tempo reale.
Considerazioni sulla distribuzione di SageMaker
Amazon SageMaker fornisce strumenti per ottimizzare la latenza sia per i modelli DeepSeek-R1 che OpenAI. Strategie come le richieste meno eccezionali (LOR) di routing Strategy possono ridurre al minimo la latenza distribuendo in modo efficiente le richieste in arrivo tra le istanze in base alla loro capacità e utilizzo [2]. Inoltre, l'utilizzo di configurazioni hardware ottimizzate e sfruttare le tecnologie profonde o simili può ridurre ulteriormente la latenza di inferenza [6].
In sintesi, mentre DeepSeek-R1 ha una latenza più elevata rispetto ai modelli OpenAI, le sue varianti distillate e le strategie di distribuzione ottimizzate su SageMaker possono migliorare le prestazioni. I modelli aperti sono generalmente più veloci ma possono avere un costo più elevato rispetto alle opzioni più convenienti di DeepSeek-R1 [3] [8].
Citazioni:
[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-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-deepseek-really-fare-against-openais-best-ragion-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-dtisiltelled-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-jinference-with-deeppeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/trending/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-up-pag-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.pompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-against-openais-o1