Att jämföra latensen för Deepseek-R1 med OpenAI: s modeller på Amazon Sagemaker innebär att undersöka flera faktorer, inklusive modellarkitektur, distributionsstrategier och hårdvarukonfigurationer.
Deepseek-R1 latens
Deepseek-R1 är känd för att ha en högre latens jämfört med genomsnittliga modeller. Det tar cirka 9,71 sekunder att få den första token (tid till första token, ttft) i vissa konfigurationer [7]. Denna latens kan tillskrivas modellens komplexa resonemangsförmågor och dess "tänkande fas", som involverar bearbetning innan man genererar svar [3]. Deepseek-R1-destillerade modeller erbjuder emellertid effektivare alternativ genom att minska beräkningsöverträdet samtidigt som man håller mycket av den ursprungliga modellens resonemangsmöjligheter [9].
På Sagemaker kan Deepseek-R1: s prestanda optimeras med strategier som spekulativ avkodning och modellskärning över flera GPU: er, vilket kan bidra till att minska latens och förbättra genomströmningen [1]. Användningen av kramande ansikts transformatorer och Sagemakers automatiska belastningsbalanserings- och autoskalningsfunktioner förbättrar också distributionseffektiviteten [5].
Openai modeller latens
OpenAI: s modeller, såsom O1-modellen, är i allmänhet snabbare än Deepseek-R1. O1 -modellen är nästan dubbelt så snabb när det gäller att generera svar, vilket indikerar att den tillbringar mindre tid i "tänkningsfasen" [3]. Emellertid är specifika latensfigurer för OpenAI -modeller på Sagemaker inte detaljerade i tillgänglig information. OpenAI-modeller är vanligtvis optimerade för hastighet och lyhördhet, vilket gör dem lämpliga för realtidsapplikationer.
Sagemaker distributionshänsyn
Amazon Sagemaker tillhandahåller verktyg för att optimera latens för både Deepseek-R1 och OpenAI-modeller. Strategier som den minst framstående förfrågningar (LOR) routingstrategi kan minimera latens genom att effektivt distribuera inkommande förfrågningar över instanser baserat på deras kapacitet och användning [2]. Dessutom kan du använda optimerade hårdvarukonfigurationer och utnyttja djuphastighet eller liknande tekniker ytterligare minska inferenslatens [6].
Sammanfattningsvis, medan Deepseek-R1 har högre latens jämfört med OpenAI-modeller, kan dess destillerade varianter och optimerade distributionsstrategier på Sagemaker förbättra prestandan. OpenAI-modeller är i allmänhet snabbare men kan komma till en högre kostnad jämfört med Deepseek-R: s mer kostnadseffektiva alternativ [3] [8].
Citeringar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy2
]
[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/
]
[10] https://pages.awscloud.com/rs/112-tzm-766/images/2023_vw-0616-mcl_slide-deck.pdf
]