Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon ¿Cómo se compara la latencia de Deepseek-R1 con los modelos de Openi en Sagemaker?


¿Cómo se compara la latencia de Deepseek-R1 con los modelos de Openi en Sagemaker?


Comparar la latencia de Deepseek-R1 con los modelos de OpenAI en Amazon SageMaker implica examinar varios factores, incluida la arquitectura del modelo, las estrategias de implementación y las configuraciones de hardware.

Latencia Deepseek-R1

Deepseek-R1 es conocido por tener una latencia más alta en comparación con los modelos promedio. Se necesitan aproximadamente 9.71 segundos para recibir el primer token (tiempo de token del primer, TTFT) en algunas configuraciones [7]. Esta latencia se puede atribuir a las complejas capacidades de razonamiento del modelo y su "fase de pensamiento", que implica procesar antes de generar respuestas [3]. Sin embargo, los modelos destilados Deepseek-R1 ofrecen alternativas más eficientes al reducir la sobrecarga computacional mientras se mantiene gran parte de las capacidades de razonamiento del modelo original [9].

En Sagemaker, el rendimiento de Deepseek-R1 se puede optimizar utilizando estrategias como la decodificación especulativa y el fragmento de modelo en múltiples GPU, lo que puede ayudar a disminuir la latencia y mejorar el rendimiento [1]. El uso de Hugging Face's Transformers y las características automáticas de equilibrio de carga y autoscal de Sagemaker también mejoran la eficiencia de despliegue [5].

LATENCIA DE MODELOS OPENAI

Los modelos de OpenAI, como el modelo O1, son generalmente más rápidos que Deepseek-R1. El modelo O1 es casi el doble de rápido para generar respuestas, lo que indica que pasa menos tiempo en la "fase de pensamiento" [3]. Sin embargo, las cifras de latencia específicas para los modelos OpenAI en Sagemaker no se detallan en la información disponible. Los modelos Operai generalmente se optimizan para la velocidad y la capacidad de respuesta, lo que los hace adecuados para aplicaciones en tiempo real.

Consideraciones de implementación de Sagemaker

Amazon Sagemaker proporciona herramientas para optimizar la latencia para los modelos Deepseek-R1 y Operai. Estrategias de enrutamiento de solicitudes menos pendientes (LOR) pueden minimizar la latencia distribuyendo eficientemente las solicitudes entrantes entre instancias en función de su capacidad y utilización [2]. Además, el uso de configuraciones de hardware optimizadas y aprovechando la velocidad profunda o tecnologías similares puede reducir aún más la latencia de inferencia [6].

En resumen, si bien Deepseek-R1 tiene una latencia más alta en comparación con los modelos OpenAI, sus variantes destiladas y sus estrategias de implementación optimizadas en Sagemaker pueden mejorar el rendimiento. Los modelos Operai son generalmente más rápidos, pero pueden tener un costo más alto en comparación con las opciones más rentables de Deepseek-R1 [3] [8].

Citas:
[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-r1-really-fare-gainst-openais-best-razoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-letarning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-j-inference-with-eepeed-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-r-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1