Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hogyan hasonlítja össze a DeepSeek-R1 késleltetését az Openai modelleivel a Sagemaker-en


Hogyan hasonlítja össze a DeepSeek-R1 késleltetését az Openai modelleivel a Sagemaker-en


A DeepSeek-R1 késleltetésének összehasonlítása az Openai modelleivel az Amazon Sagemaker-en számos tényező, beleértve a modell architektúráját, a telepítési stratégiákat és a hardverkonfigurációkat is, megvizsgálja.

Mély-R1 latencia

A DeepSeek-R1-ről ismert, hogy nagyobb késéssel rendelkezik az átlagos modellekhez képest. Körülbelül 9,71 másodpercig tart, hogy megkapja az első tokent (idő az első token, TTFT) bizonyos konfigurációkban [7]. Ez a késés tulajdonítható a modell összetett érvelési képességeinek és annak „gondolkodási fázisának”, amely magában foglalja a feldolgozást, mielőtt a válaszokat generálná [3]. A DeepSeek-R1 desztillált modellek azonban hatékonyabb alternatívákat kínálnak azáltal, hogy csökkentik a számítási általános költségeket, miközben megőrzik az eredeti modell érvelési képességeinek nagy részét [9].

A Sagemaker esetében a DeepSeek-R1 teljesítménye optimalizálható olyan stratégiákkal, mint a spekulatív dekódolás és a modellszigetelés több GPU-n keresztül, amelyek elősegíthetik a késés csökkentését és javíthatják az átviteli sebességet [1]. A Face Transformers és a Sagemaker automatikus terheléselosztási és automatikus megegyezési funkcióinak átölelése szintén javítja a telepítési hatékonyságot [5].

Openai modellek késése

Az Openai modellek, mint például az O1 modell, általában gyorsabbak, mint a DeepSeek-R1. Az O1 modell majdnem kétszer olyan gyors a válaszok generálásában, jelezve, hogy kevesebb időt tölt a "gondolkodási szakaszban" [3]. Az OpenAI modellek specifikus késleltetési adatai azonban a Sagemaker -en nem részletezik a rendelkezésre álló információkat. Az OpenAI modelleket általában a sebesség és a reagálás szempontjából optimalizálják, így valós idejű alkalmazásokhoz alkalmasak.

Sagemaker telepítési megfontolások

Az Amazon Sagemaker eszközöket kínál a késés optimalizálásához mind a DeepSeek-R1, mind az OpenAI modellek számára. Az olyan stratégiák, mint a legkevésbé fennálló kérések (LOR) útválasztási stratégiája, minimalizálhatják a késleltetést azáltal, hogy hatékonyan elosztják a bejövő kéréseket az esetek között, kapacitásuk és felhasználásuk alapján [2]. Ezenkívül az optimalizált hardverkonfigurációk használata, valamint a DeepSpeed ​​vagy hasonló technológiák kihasználása tovább csökkentheti a következtetés késleltetését [6].

Összefoglalva: míg a DeepSeek-R1 nagyobb késéssel rendelkezik az OpenAI modellekhez képest, a desztillált variánsok és a Sagemaker optimalizált telepítési stratégiái javíthatják a teljesítményt. Az Openai modellek általában gyorsabbak, de magasabb költségekkel járhatnak, mint a DeepSeek-R1 költséghatékonyabb lehetőségei [3] [8].

Idézetek:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a--Large-model-inference-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real-ime-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-douting-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-reason-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-Ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-latency-gpt-inference-feepspeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://articialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/trending/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-ep-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--model-overview-and-how-it-tanks-against-openais-o1