So sánh độ trễ của DeepSeek-R1 với các mô hình của Openai trên Amazon Sagemaker liên quan đến việc kiểm tra một số yếu tố, bao gồm kiến trúc mô hình, chiến lược triển khai và cấu hình phần cứng.
Độ trễ DeepSeek-R1
Deepseek-R1 được biết đến là có độ trễ cao hơn so với các mô hình trung bình. Phải mất khoảng 9,71 giây để nhận mã thông báo đầu tiên (thời gian đến mã thông báo đầu tiên, TTFT) trong một số cấu hình [7]. Độ trễ này có thể được quy cho các khả năng lý luận phức tạp của mô hình và "giai đoạn suy nghĩ" của nó, liên quan đến xử lý trước khi tạo phản hồi [3]. Tuy nhiên, các mô hình chưng cất DeepSeek-R1 cung cấp các lựa chọn thay thế hiệu quả hơn bằng cách giảm chi phí tính toán trong khi vẫn duy trì nhiều khả năng lý luận của mô hình ban đầu [9].
Trên Sagemaker, hiệu suất của DeepSeek-R1 có thể được tối ưu hóa bằng các chiến lược như giải mã đầu cơ và mô hình chia cắt trên nhiều GPU, điều này có thể giúp giảm độ trễ và cải thiện thông lượng [1]. Việc sử dụng các máy biến áp của Hugging Face và các tính năng cân bằng tải và tự động của Sagemaker cũng tăng cường hiệu quả triển khai [5].
Mô hình Openai Độ trễ
Các mô hình của Openai, chẳng hạn như mô hình O1, thường nhanh hơn DeepSeek-R1. Mô hình O1 nhanh gần gấp đôi khi tạo câu trả lời, cho thấy rằng nó dành ít thời gian hơn trong "giai đoạn suy nghĩ" [3]. Tuy nhiên, các số liệu độ trễ cụ thể cho các mô hình OpenAI trên Sagemaker không chi tiết trong các thông tin có sẵn. Các mô hình OpenAI thường được tối ưu hóa cho tốc độ và khả năng đáp ứng, làm cho chúng phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.
Cân nhắc triển khai Sagemaker
Amazon Sagemaker cung cấp các công cụ để tối ưu hóa độ trễ cho cả mô hình DeepSeek-R1 và Openai. Các chiến lược như chiến lược định tuyến yêu cầu (LOR) ít nhất có thể giảm thiểu độ trễ bằng cách phân phối hiệu quả các yêu cầu đến qua các trường hợp dựa trên năng lực và việc sử dụng của chúng [2]. Ngoài ra, sử dụng các cấu hình phần cứng được tối ưu hóa và tận dụng DeepSpeed hoặc các công nghệ tương tự có thể làm giảm thêm độ trễ suy luận [6].
Tóm lại, trong khi Deepseek-R1 có độ trễ cao hơn so với các mô hình OpenAI, các biến thể chưng cất của nó và các chiến lược triển khai tối ưu hóa trên Sagemaker có thể cải thiện hiệu suất. Các mô hình Openai thường nhanh hơn nhưng có thể có chi phí cao hơn so với các tùy chọn hiệu quả hơn về chi phí của Deepseek-R1 [3] [8].
Trích dẫn:
.
.
[3] https://www.vellum.ai/blog/analysis-openai-o1-vs-deepseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-to
.
.
[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-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