Sammenligning av latensen til DeepSeek-R1 med Openais modeller på Amazon Sagemaker innebærer å undersøke flere faktorer, inkludert modellarkitektur, distribusjonsstrategier og maskinvarekonfigurasjoner.
DeepSeek-R1 latens
DeepSeek-R1 er kjent for å ha en høyere latens sammenlignet med gjennomsnittlige modeller. Det tar omtrent 9,71 sekunder å motta det første tokenet (Time to First Token, TTFT) i noen konfigurasjoner [7]. Denne latensen kan tilskrives modellens komplekse resonnementfunksjoner og dens "tenkningsfase", som innebærer behandling før generering av svar [3]. DeepSeek-R1 destillerte modeller tilbyr imidlertid mer effektive alternativer ved å redusere beregningsmessig overhead mens du opprettholder mye av den opprinnelige modellens resonnementfunksjoner [9].
På Sagemaker kan DeepSeek-R1s ytelse optimaliseres ved å bruke strategier som spekulativ avkoding og modellskarding på tvers av flere GPU-er, noe som kan bidra til å redusere latens og forbedre gjennomstrømningen [1]. Bruken av Hugging Face's Transformers og Sagemakers automatiske belastningsbalanserings- og autoscaling -funksjoner forbedrer også distribusjonseffektiviteten [5].
Openai modeller latens
Openais modeller, for eksempel O1-modellen, er generelt raskere enn DeepSeek-R1. O1 -modellen er nesten dobbelt så rask til å generere svar, noe som indikerer at den bruker mindre tid i "tenkningsfasen" [3]. Spesifikke latensfigurer for Openai -modeller på Sagemaker er imidlertid ikke detaljert i tilgjengelig informasjon. Openai-modeller er vanligvis optimalisert for hastighet og respons, noe som gjør dem egnet for sanntidsapplikasjoner.
Sagemaker distribusjonshensyn
Amazon Sagemaker tilbyr verktøy for å optimalisere latens for både DeepSeek-R1 og Openai-modeller. Strategier som de minst utestående forespørslene (LOR) rutingsstrategien kan minimere latens ved å effektivt distribuere innkommende forespørsler på tvers av tilfeller basert på deres kapasitet og utnyttelse [2]. I tillegg kan bruk av optimaliserte maskinvarekonfigurasjoner og utnytte dypehastighet eller lignende teknologier redusere inferens latens [6].
Oppsummert, mens DeepSeek-R1 har høyere latens sammenlignet med Openai-modeller, kan destillerte varianter og optimaliserte distribusjonsstrategier på Sagemaker forbedre ytelsen. Openai-modeller er generelt raskere, men kan komme til en høyere kostnad sammenlignet med DeepSeek-R1s mer kostnadseffektive alternativer [3] [8].
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-time-inference-latency-by-dings-azon-sagemaker-ruting-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-opnai- o1-vs-depseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-depseek-r1-really-far-awnst-openais-best-reasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-lærning/how-mantium-awieves-low-latency-gpt-j-inferens-with-depspeed-on-azon-sagemaker/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/strending/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-p-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-depseek-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-odel-overview-and-how-it-ranks-ainst-openais-o1