Palyginus „Deepseek-R1“ latenciją su „Openai“ modeliais „Amazon Sagemaker“, apima keletą veiksnių, įskaitant modelio architektūrą, diegimo strategijas ir aparatinės įrangos konfigūraciją.
„Deepseek-R1“ latentinis
„Deepseek-R1“ yra žinomas dėl to, kad turi didesnį latenciją, palyginti su vidutiniais modeliais. Kai kuriose konfigūracijose reikia gauti maždaug 9,71 sekundės, kad gautumėte pirmąjį prieigos raktą (laikas iki pirmojo prieigos rakto, TTFT) [7]. Šis vėlavimas gali būti priskiriamas modelio sudėtingoms samprotavimo galimybėms ir jo „mąstymo etapui“, kuris apima apdorojimą prieš generuojant atsakymus [3]. Tačiau „Deepseek-R1“ distiliuoti modeliai siūlo efektyvesnes alternatyvas, nes sumažina skaičiavimo pridėtines išlaidas, išlaikant didžiąją dalį originalaus modelio samprotavimo galimybių [9].
„SageMaker“ „Deepseek-R1“ našumą galima optimizuoti naudojant tokias strategijas kaip spekuliacinis dekodavimas ir modelio skardis per kelis GPU, o tai gali padėti sumažinti latenciją ir pagerinti pralaidumą [1]. Naudojant „Hugning Face“ transformatorių ir „Sagemaker“ automatinį apkrovos balansavimo ir automatinio (automatinio (automatinio) funkcijų, taip pat padidina diegimo efektyvumą [5].
„Openai“ modelių latentinis
„Openai“ modeliai, tokie kaip O1 modelis, paprastai yra greitesni nei „Deepseek-R1“. O1 modelis yra beveik dvigubai greitesnis, kai generuoja atsakymus, tai rodo, kad jis praleidžia mažiau laiko „mąstymo fazėje“ [3]. Tačiau konkretūs „Sagemaker“ „Openai“ modelių latentiniai duomenys nėra išsamūs turima informacija. „Openai“ modeliai paprastai yra optimizuoti greičiui ir reagavimui, todėl jie yra tinkami programoms realiuoju laiku.
„Sagemaker“ diegimo aspektai
„Amazon Sagemaker“ teikia įrankius, skirtus optimizuoti latenciją tiek „Deepseek-R1“, tiek „Openai“ modeliams. Tokios strategijos, kaip mažiausiai neapmokėtos užklausų (LOR) maršruto strategijos, gali sumažinti delsą, efektyviai paskirstant gaunamas užklausas visais atvejais, atsižvelgiant į jų pajėgumus ir panaudojimą [2]. Be to, naudojant optimizuotas aparatūros konfigūracijas ir panaudojant giluminį ar panašias technologijas, galima dar labiau sumažinti išvadų delsą [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek-R1“ yra didesnis, palyginti su „Openai“ modeliais, jo distiliuoti variantai ir optimizuotos „Sagemaker“ diegimo strategijos gali pagerinti našumą. „Openai“ modeliai paprastai yra greitesni, tačiau gali būti didesnės, palyginti su ekonomiškesnėmis „Deepseek-R1“ galimybėmis [3] [8].
Citatos:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-leal-inference-patency-by-using-amazon-sagemaker-outting-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-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantitium-chieves-Low-latency-gpt-j-inference-with-sePspeed-on-mazon-sagemaker/
[7] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365DATASCANE.com/Trending/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-ku-rug-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