DeepSEEK-R1 latentuma salīdzināšana ar Openai modeļiem Amazon Sagemaker ietver vairāku faktoru, tostarp modeļa arhitektūras, izvietošanas stratēģiju un aparatūras konfigurāciju, pārbaudi.
DeepSeek-R1 latentums
DeepSeek-R1 ir pazīstams ar to, ka tam ir lielāks latentums, salīdzinot ar vidējiem modeļiem. Dažās konfigurācijās ir nepieciešams apmēram 9,71 sekundes, lai saņemtu pirmo marķieri (laiks līdz pirmajam marķierim, TTFT) [7]. Šo latentumu var attiecināt uz modeļa sarežģītajām spriešanas iespējām un tā "domāšanas fāzi", kas ietver apstrādi pirms atbilžu ģenerēšanas [3]. DeepSEEK-R1 destilētie modeļi tomēr piedāvā efektīvākas alternatīvas, samazinot skaitļošanas pieskaitāmās izmaksas, vienlaikus saglabājot lielu daļu sākotnējā modeļa spriešanas spēju [9].
Sagemaker DeepSeek-R1 veiktspēju var optimizēt, izmantojot tādas stratēģijas kā spekulatīva dekodēšana un modeļa sharding vairākos GPU, kas var palīdzēt samazināt latentumu un uzlabot caurlaidspēju [1]. Apskāviena Face transformatoru un Sagemaker automātiskās slodzes līdzsvarošanas un automātiskās kalšanas funkciju izmantošana arī uzlabo izvietošanas efektivitāti [5].
Openai modeļu latentums
Openai modeļi, piemēram, O1 modelis, parasti ir ātrāki nekā DeepSEEK-R1. O1 modelis ir gandrīz divreiz ātrāks, ģenerējot atbildes, norādot, ka tas mazāk laika pavada "domāšanas fāzē" [3]. Tomēr īpašie latentuma rādītāji Openai modeļiem Sagemaker nav sīki aprakstīti pieejamajā informācijā. Openai modeļi parasti tiek optimizēti ātrumam un reakcijai, padarot tos piemērotus reāllaika lietojumprogrammām.
Sagemaker izvietošanas apsvērumi
Amazon Sagemaker nodrošina rīkus, lai optimizētu latentumu gan DeepSEEK-R1, gan Openai modeļiem. Stratēģijas, piemēram, vismazāk izcilie pieprasījumi (LOR) maršrutēšanas stratēģija, var samazināt latentumu, efektīvi sadalot ienākošos pieprasījumus visos gadījumos, pamatojoties uz to spēju un izmantošanu [2]. Turklāt optimizēto aparatūras konfigurāciju izmantošana un dziļuma ātruma vai līdzīgu tehnoloģiju izmantošana var vēl vairāk samazināt secinājumu latentumu [6].
Rezumējot, lai gan DeepSEEK-R1 ir lielāks latentums, salīdzinot ar Openai modeļiem, tā destilētie varianti un optimizētās Sagemaker izvietošanas stratēģijas var uzlabot veiktspēju. Openai modeļi parasti ir ātrāki, bet tiem var būt augstākas izmaksas, salīdzinot ar DeepSEEK-R1 rentablākajām iespējām [3] [8].
Atsauces:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-destille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-lime-inerence-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-depseek-r1
.
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-lownency-gpt-j-inference-with-deepspeed-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-p-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-depseek-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-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1