Compararea latenței DeepSeek-R1 cu modelele OpenAI pe Amazon Sagemaker implică examinarea mai multor factori, inclusiv arhitectura modelului, strategiile de implementare și configurațiile hardware.
Latență Deepseek-R1
Deepseek-R1 este cunoscut pentru a avea o latență mai mare în comparație cu modelele medii. Este nevoie de aproximativ 9,71 secunde pentru a primi primul jeton (timpul până la primul token, TTFT) în unele configurații [7]. Această latență poate fi atribuită capacităților de raționament complexe ale modelului și „fazei sale de gândire”, care implică procesarea înainte de a genera răspunsuri [3]. Cu toate acestea, modelele distilate Deepseek-R1 oferă alternative mai eficiente prin reducerea cheltuielilor generale de calcul, menținând în același timp o mare parte din capacitățile de raționament ale modelului inițial [9].
Pe Sagemaker, performanța Deepseek-R1 poate fi optimizată folosind strategii precum decodarea speculativă și schimbarea modelului pe mai multe GPU-uri, ceea ce poate ajuta la scăderea latenței și la îmbunătățirea randamentului [1]. Utilizarea transformatoarelor de îmbrățișare a feței și a caracteristicilor automate de echilibrare a sarcinii și autoscalarea SAGEMAKER îmbunătățește, de asemenea, eficiența implementării [5].
Openai Modele Latență
Modelele Openai, cum ar fi modelul O1, sunt în general mai rapide decât Deepseek-R1. Modelul O1 este aproape de două ori mai rapid la generarea de răspunsuri, ceea ce indică faptul că petrece mai puțin timp în „faza de gândire” [3]. Cu toate acestea, cifrele de latență specifice pentru modelele OpenAI pe Sagemaker nu sunt detaliate în informațiile disponibile. Modelele OpenAI sunt de obicei optimizate pentru viteză și reacție, ceea ce le face potrivite pentru aplicații în timp real.
Considerații privind implementarea sagemakerului
Amazon Sagemaker oferă instrumente pentru a optimiza latența atât pentru modelele Deepseek-R1, cât și pentru OpenAI. Strategii precum strategiile de rutare a solicitărilor cele mai puțin restante (LOR) pot reduce la minimum latența distribuind eficient cererile de intrare în cazuri în funcție de capacitatea și utilizarea lor [2]. În plus, utilizarea configurațiilor hardware optimizate și utilizarea tehnologiilor de viteză profundă sau similară poate reduce și mai mult latența de inferență [6].
În rezumat, în timp ce Deepseek-R1 are o latență mai mare în comparație cu modelele OpenAI, variantele sale distilate și strategiile de implementare optimizate pe sagemaker pot îmbunătăți performanța. Modelele OpenAI sunt în general mai rapide, dar pot fi la un cost mai mare în comparație cu opțiunile mai rentabile ale Deepseek-R1 [3] [8].
Citări:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cotainer/
]
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
]
]
]
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365dataScience.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
]