Membandingkan latensi Deepseek-R1 dengan model Openai di Amazon Sagemaker melibatkan memeriksa beberapa faktor, termasuk arsitektur model, strategi penyebaran, dan konfigurasi perangkat keras.
latensi Deepseek-R1
Deepseek-R1 dikenal memiliki latensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model rata-rata. Dibutuhkan sekitar 9,71 detik untuk menerima token pertama (waktu ke token pertama, TTFT) dalam beberapa konfigurasi [7]. Latensi ini dapat dikaitkan dengan kemampuan penalaran model yang kompleks dan "fase berpikir", yang melibatkan pemrosesan sebelum menghasilkan respons [3]. Namun, model suling Deepseek-R1 menawarkan alternatif yang lebih efisien dengan mengurangi overhead komputasi sambil mempertahankan banyak kemampuan penalaran model asli [9].
Pada Sagemaker, kinerja Deepseek-R1 dapat dioptimalkan menggunakan strategi seperti decoding spekulatif dan model sharding di berbagai GPU, yang dapat membantu mengurangi latensi dan meningkatkan throughput [1]. Penggunaan Transformers Face yang memeluk dan fitur -fitur penyeimbangan beban otomatis Sagemaker dan autoscaling juga meningkatkan efisiensi penyebaran [5].
latensi model openai
Model Openai, seperti model O1, umumnya lebih cepat daripada Deepseek-R1. Model O1 hampir dua kali lebih cepat dalam menghasilkan jawaban, menunjukkan bahwa ia menghabiskan lebih sedikit waktu dalam "fase berpikir" [3]. Namun, angka latensi spesifik untuk model OpenAI pada Sagemaker tidak dirinci dalam informasi yang tersedia. Model OpenAI biasanya dioptimalkan untuk kecepatan dan responsif, membuatnya cocok untuk aplikasi real-time.
Pertimbangan Penerapan Sagemaker
Amazon Sagemaker menyediakan alat untuk mengoptimalkan latensi untuk model Deepseek-R1 dan OpenAI. Strategi seperti strategi perutean paling tidak beredar (LOR) dapat meminimalkan latensi dengan mendistribusikan permintaan yang masuk secara efisien di seluruh contoh berdasarkan kapasitas dan pemanfaatan mereka [2]. Selain itu, menggunakan konfigurasi perangkat keras yang dioptimalkan dan memanfaatkan kecepatan terdalam atau teknologi serupa selanjutnya dapat mengurangi latensi inferensi [6].
Singkatnya, sementara Deepseek-R1 memiliki latensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model OpenAI, varian sulingnya dan strategi penyebaran yang dioptimalkan pada Sagemaker dapat meningkatkan kinerja. Model OpenAI umumnya lebih cepat tetapi mungkin datang dengan biaya yang lebih tinggi dibandingkan dengan opsi Deepseek-R1 yang lebih hemat biaya [3] [8].
Kutipan:
[1.
[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-against-openais-best-reasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hostting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-acheeves-low-latency-gpt-j-nference-with-deeppeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artitifialanalysis.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-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1