Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Як затримка DeepSeek-R1 порівнюється з моделями OpenAI на SageMaker


Як затримка DeepSeek-R1 порівнюється з моделями OpenAI на SageMaker


Порівняння затримки DeepSeek-R1 з моделями OpenAI на Amazon Sagemaker передбачає вивчення декількох факторів, включаючи архітектуру моделей, стратегії розгортання та апаратні конфігурації.

Deepseek-r1 затримка

DeepSeek-R1 відомий тим, що має більш високу затримку порівняно із середніми моделями. Для отримання першого маркера знадобиться приблизно 9,71 секунди (час до першого маркера, TTFT) в деяких конфігураціях [7]. Ця затримка може бути віднесена до складних можливостей міркувань моделі та її "фази мислення", яка передбачає обробку перед генеруванням відповідей [3]. Дистильовані моделі DeepSeek-R1 пропонують більш ефективні альтернативи за рахунок зменшення обчислювальних накладних витрат, зберігаючи значну частину можливостей міркувань оригінальної моделі [9].

На SageMaker продуктивність DeepSeek-R1 може бути оптимізована за допомогою таких стратегій, як спекулятивне декодування та модель, що осколюється по декількох графічних процесорах, що може допомогти зменшити затримку та покращити пропускну здатність [1]. Використання трансформаторів Hunging Face та автоматичного балансування навантаження та функції автоматичного масштабування також підвищують ефективність розгортання [5].

Затримка моделей

Моделі OpenAI, такі як модель O1, як правило, швидше, ніж DeepSeek-R1. Модель O1 майже вдвічі швидше генерує відповіді, що вказує на те, що вона витрачає менше часу на "етапі мислення" [3]. Однак конкретні показники затримки для моделей OpenAI на Sagemaker не детально описані у наявній інформації. Моделі OpenAI, як правило, оптимізовані для швидкості та чуйності, що робить їх придатними для додатків у режимі реального часу.

міркувань розгортання Sagemaker

Amazon Sagemaker надає інструменти для оптимізації затримки як для моделей DeepSeek-R1, так і для OpenAI. Такі стратегії, як найменш непогашені запити (LOR), можуть мінімізувати затримку, ефективно розповсюджуючи вхідні запити по випадках, виходячи з їх потужностей та використання [2]. Крім того, використання оптимізованих конфігурацій обладнання та використання DeepSpeed ​​або подібних технологій може додатково зменшити затримку умовиводу [6].

Підсумовуючи це, хоча DeepSeek-R1 має більш високу затримку порівняно з моделями OpenAI, його дистильовані варіанти та оптимізовані стратегії розгортання на SageMaker можуть покращити продуктивність. Моделі OpenAI, як правило, швидші, але можуть бути більш високими витратами порівняно з більш економічними варіантами DeepSeek-R1 [3] [8].

Цитати:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
[2.
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepeek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-deepseek-r1-really-fare-against-openais-best-resoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-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-up-rag-experiments-on-aws-sagemaker-with-deepeek-r1-flotorch
[10] https://pages.awscloud.com/rs/112-tzm-766/images/2023_vw-0616-mcl_slide-deck.pdf
[.