Primerjava zamude Deepseek-R1 z modeli OpenAI na Amazon SageMakerju vključuje preučevanje več dejavnikov, vključno z arhitekturo modela, strategijami uvajanja in konfiguracijami strojne opreme.
Deepseek-R1 Latenca
Deepseek-R1 je znan po tem, da ima večjo zamudo v primerjavi s povprečnimi modeli. V nekaterih konfiguracijah traja približno 9,71 sekunde, da prejmete prvi žeton (čas do prvega žetona, ttft) [7]. To zamudo lahko pripišemo zapletenim zmogljivostim sklepanja modela in njegovi "fazi razmišljanja", ki vključuje obdelavo pred ustvarjanjem odzivov [3]. Vendar destilirani modeli Deepseek-R1 ponujajo učinkovitejše alternative z zmanjšanjem računskih režijskih stroškov, hkrati pa ohranjajo velik del možnosti sklepanja prvotnega modela [9].
Na SageMakerju lahko uspešnost Deepseek-R1 optimiziramo z uporabo strategij, kot sta špekulativno dekodiranje in modeliranje modelov v več GPU, kar lahko pomaga zmanjšati zamudo in izboljšati pretok [1]. Uporaba objemnih transformatorjev Face -a in samodejnega uravnoteženja obremenitve in samodejnega sagemakerja in samodejne funkcije prav tako poveča učinkovitost uvajanja [5].
OpenAI modeli zakasnitev
OpenAI-jevi modeli, kot je model O1, so na splošno hitrejši od Deepseek-R1. Model O1 je pri ustvarjanju odgovorov skoraj dvakrat hitreje, kar kaže na to, da v "fazi razmišljanja" porabi manj časa [3]. Vendar posebne številke zamud za modele OpenAI na SageMakerju niso podrobno opisane v razpoložljivih informacijah. Modeli OpenAI so običajno optimizirani za hitrost in odzivnost, zaradi česar so primerni za aplikacije v realnem času.
Upoštevanje uvajanja sagemakerja
Amazon SageMaker ponuja orodja za optimizacijo zamud tako za modele Deepseek-R1 kot za OpenAI. Strategije, kot je strategija usmerjanja najmanj neporavnanih zahtev (LOR), lahko zmanjšajo zamude z učinkovito distribucijo dohodnih zahtev po primerih na podlagi njihove zmogljivosti in uporabe [2]. Poleg tega lahko uporaba optimiziranih konfiguracij strojne opreme in uporaba globoke hitrosti ali podobnih tehnologij še dodatno zmanjša zamudo sklepanja [6].
Če povzamemo, čeprav ima Deepseek-R1 večjo zamudo v primerjavi z modeli OpenAI, lahko njegove destilirane različice in optimizirane strategije uvajanja na SAGEMAker izboljšajo delovanje. OpenAI modeli so na splošno hitrejši, vendar lahko pridejo z višjimi stroški v primerjavi z bolj stroškovno učinkovitimi možnostmi Deepseek-R1 [3] [8].
Navedbe:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minize-real-time-inferenc-latency-by-using-amazon-sagemaker-rout-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-----reasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hagging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-j-inference-with-deepspeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artifialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/trding/deepseek-vs-penai/
[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-overview-and-how-it-ranks-against-Openais-o1