Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon DeepSeek-R1의 대기 시간은 Sagemaker의 OpenAi 모델과 어떻게 비교됩니까?


DeepSeek-R1의 대기 시간은 Sagemaker의 OpenAi 모델과 어떻게 비교됩니까?


Amazon Sagemaker의 OpenAI 모델과 DeepSeek-R1의 대기 시간을 비교하려면 모델 아키텍처, 배포 전략 및 하드웨어 구성을 포함한 몇 가지 요소를 검사합니다.

DeepSeek-R1 대기 시간

DeepSeek-R1은 평균 모델에 비해 대기 시간이 더 높은 것으로 알려져 있습니다. 일부 구성에서 첫 번째 토큰 (첫 토큰, TTFT)을받는 데 약 9.71 초가 걸립니다 [7]. 이 대기 시간은 모델의 복잡한 추론 기능과 "사고 단계"에 기인 할 수 있으며, 이는 응답을 생성하기 전에 처리를 포함하는 "사고 단계"에 기인 할 수 있습니다 [3]. 그러나 DeepSeek-R1 증류 모델은 원래 모델의 추론 기능을 대부분 유지하면서 계산 간접비를 줄임으로써보다 효율적인 대안을 제공합니다 [9].

SAGEMAKER에서 DeepSeek-R1의 성능은 투기 디코딩 및 여러 GPU의 모델 샤딩과 같은 전략을 사용하여 최적화 될 수 있으며, 이는 대기 시간을 줄이고 처리량을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다 [1]. Hugging Face의 변압기와 Sagemaker의 자동로드 밸런싱 및 자동화 기능의 사용은 또한 배포 효율을 향상시킵니다 [5].

OpenAI 모델 대기 시간

O1 모델과 같은 OpenAi의 모델은 일반적으로 DeepSeek-R1보다 빠릅니다. O1 모델은 답변을 생성하는 데 거의 두 배나 빠릅니다. 이는 "사고 단계"에서 더 적은 시간을 소비한다는 것을 나타냅니다 [3]. 그러나 Sagemaker의 OpenAI 모델에 대한 특정 대기 시간 수치는 사용 가능한 정보에 자세히 설명되어 있지 않습니다. OpenAI 모델은 일반적으로 속도 및 응답 성에 최적화되어 실시간 응용 프로그램에 적합합니다.

sagemaker 배포 고려 사항

Amazon Sagemaker는 DeepSeek-R1 및 OpenAI 모델의 대기 시간을 최적화하는 도구를 제공합니다. LOR (Understanding Requests)와 같은 전략은 용량 및 활용에 따라 사례에 걸쳐 들어오는 요청을 효율적으로 배포함으로써 대기 시간을 최소화 할 수 있습니다 [2]. 또한 최적화 된 하드웨어 구성을 사용하고 깊은 영역 또는 이와 유사한 기술을 활용하면 추론 대기 시간을 더욱 줄일 수 있습니다 [6].

요약하면, DeepSeek-R1은 OpenAI 모델에 비해 대기 시간이 높지만 Sagemaker의 증류 변형 및 최적화 된 배포 전략은 성능을 향상시킬 수 있습니다. OpenAI 모델은 일반적으로 더 빠르지 만 DeepSeek-R1의보다 비용 효율적인 옵션에 비해 더 높은 비용이 발생할 수 있습니다 [3] [8].

인용 :
[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-by-using-amazon-sagemaker-routing-strateings/
[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-roughing-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-latency-gpt-nference-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-up-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-ranks-against-openais-o1