Porovnanie latencie Deepseek-R1 s modelmi OpenAi na Amazon Sagemaker zahŕňa preskúmanie niekoľkých faktorov vrátane modelovej architektúry, stratégií nasadenia a hardvérových konfigurácií.
Deepseek-R1 latencia
Deepseek-R1 je známy tým, že má vyššiu latenciu v porovnaní s priemernými modelmi. Pri niektorých konfiguráciách trvá približne 9,71 sekundy, kým sa v niektorých konfiguráciách dostane prvý token (čas na prvý token, TTFT) [7]. Túto latenciu možno pripísať komplexným schopnostiam modelu a jeho „fáze myslenia“, ktorá zahŕňa spracovanie pred vytvorením odpovedí [3]. Destilované modely Deepseek-R1 však ponúkajú efektívnejšie alternatívy znížením výpočtových režijných nákladov pri zachovaní väčšiny z dôvodu uvažovania pôvodného modelu [9].
Pokiaľ ide o Sagemaker, výkon Deepseek-R1 môže byť optimalizovaný pomocou stratégií, ako je špekulatívne dekódovanie a modelové brúsenie na viacerých GPU, čo môže pomôcť znížiť latenciu a zlepšiť priepustnosť [1]. Použitie Transformátorov Guging Face a automatického vyváženia a automatického vyváženia záťaže Sagemaker tiež zvyšuje účinnosť nasadenia [5].
OpenAI Modely Latency
Modely OpenAI, ako napríklad model O1, sú vo všeobecnosti rýchlejšie ako Deepseek-R1. Model O1 je pri generovaní odpovedí takmer dvakrát rýchlejší, čo naznačuje, že vo „fáze myslenia“ trávi menej času [3]. V dostupných informáciách však nie sú podrobné konkrétne údaje o latencii pre modely OpenAI na Sagemaker. Modely OpenAI sú zvyčajne optimalizované pre rýchlosť a citlivosť, vďaka čomu sú vhodné pre aplikácie v reálnom čase.
SAGEMAKER SAMPELY
Amazon Sagemaker poskytuje nástroje na optimalizáciu latencie pre modely Deepseek-R1 aj OpenAI. Stratégie, ako sú stratégia smerovania najmenej vynikajúcej žiadostí (LOR), môžu minimalizovať latenciu efektívnym rozdelením prichádzajúcich žiadostí naprieč inštanciami na základe ich kapacity a využitia [2]. Okrem toho môže použitie optimalizovaných hardvérových konfigurácií a využitia Deepspeed alebo podobných technológií ďalej znížiť latenciu inferencie [6].
Stručne povedané, zatiaľ čo Deepseek-R1 má vyššiu latenciu v porovnaní s modelmi OpenAI, jeho destilované varianty a optimalizované stratégie nasadenia na Sagemaker môžu zlepšiť výkon. Modely OpenAI sú vo všeobecnosti rýchlejšie, ale môžu prísť s vyššími nákladmi v porovnaní s nákladovo efektívnejšími možnosťami Deepseek-R1 [3] [8].
Citácie:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-using-a-large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-arning/minimize-real-ime-inference-latency--using-using-amason-amazon-sagemaker-routing-trategies/
[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-distille-models-with-hugging-for-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves--latency-gpt-j-inference-inference-with-deepspeed-on-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-pped-prag-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-model-wow-and-how-it-------------- ranks-against-openais-o1