Porównanie opóźnienia DeepSeek-R1 z modelami Openai na Amazon Sagemaker polega na zbadaniu kilku czynników, w tym modelu architektury, strategii wdrażania i konfiguracji sprzętu.
Deepseek-R1 opóźnienie
Deepseek-R1 jest znany z wyższego opóźnienia w porównaniu ze średnimi modelami. Otrzymanie pierwszego tokenu (czas na pierwszy token, TTFT) zajmuje około 9,71 sekundy w niektórych konfiguracjach [7]. Opóźnienie tego można przypisać złożonym możliwościom rozumowania modelu i jego „fazie myślenia”, która obejmuje przetwarzanie przed wygenerowaniem odpowiedzi [3]. Modele destylowane DeepSeek-R1 oferują jednak bardziej wydajne alternatywy poprzez zmniejszenie kosztów obliczeniowych przy jednoczesnym zachowaniu znacznej części rozumowania oryginalnego modelu [9].
W SageMaker wydajność DeepSeek-R1 można zoptymalizować przy użyciu strategii takich jak dekodowanie spekulacyjne i odłamanie modeli w wielu GPU, które mogą pomóc zmniejszyć opóźnienie i poprawić przepustowość [1]. Zastosowanie Transformatorów Hulging Face i automatyczne funkcje równoważenia obciążenia i automatycznego obciążenia Sagemaker również zwiększa wydajność wdrażania [5].
Openai modele opóźnienie
Modele Openai, takie jak model O1, są ogólnie szybsze niż Deepseek-R1. Model O1 jest prawie dwa razy szybszy w generowaniu odpowiedzi, co wskazuje, że spędza mniej czasu w „fazie myślenia” [3]. Jednak szczególne dane opóźnienia dla modeli OpenAI na SageMaker nie są szczegółowo opisane w dostępnych informacjach. Modele OpenAI są zwykle zoptymalizowane pod kątem szybkości i reakcji, co czyni je odpowiednimi do aplikacji w czasie rzeczywistym.
Uważania wdrażania Sagemaker
Amazon Sagemaker zapewnia narzędzia do optymalizacji opóźnień zarówno dla modeli DeepSeek-R1, jak i OpenAI. Strategie takie jak najmniej zaległe strategia routingu żądań (LOR) mogą zminimalizować opóźnienie, skutecznie dystrybuując przychodzące żądania między instancjami w oparciu o ich pojemność i wykorzystanie [2]. Ponadto stosowanie zoptymalizowanych konfiguracji sprzętowych i wykorzystanie DeepSpeed lub podobnych technologii może jeszcze bardziej zmniejszyć opóźnienie wnioskowania [6].
Podsumowując, podczas gdy DeepSeek-R1 ma wyższe opóźnienie w porównaniu z modelami OpenAI, jego destylowane warianty i zoptymalizowane strategie wdrażania na SageMaker mogą poprawić wydajność. Modele Openai są ogólnie szybsze, ale mogą wynikać z wyższych kosztów w porównaniu z bardziej opłacalnymi opcjami Deepseek-R1 [3] [8].
Cytaty:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-tenge--latency---using-amazon-sagemaker-uting-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-distilled-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-j-inference-with-deepspeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artififialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datasciience.com/trending/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-p-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.pompthub.us/blog/deepseek-n-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1