เวลาแฝงของ Deepseek-R1 เปรียบเทียบกับโมเดลของ Openai บน Sagemaker ได้อย่างไร

เวลาแฝง Deepseek-R1

Deepseek-R1 เป็นที่รู้จักกันดีว่ามีเวลาแฝงที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นเฉลี่ย ใช้เวลาประมาณ 9.71 วินาทีในการรับโทเค็นแรก (เวลาสำหรับโทเค็นแรก, TTFT) ในการกำหนดค่าบางอย่าง [7] เวลาแฝงนี้สามารถนำมาประกอบกับความสามารถในการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนของโมเดลและ "ขั้นตอนการคิด" ซึ่งเกี่ยวข้องกับการประมวลผลก่อนที่จะสร้างการตอบสนอง [3] อย่างไรก็ตามโมเดลกลั่น Deepseek-R1 นำเสนอทางเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณในขณะที่ยังคงความสามารถในการใช้เหตุผลของแบบจำลองดั้งเดิม [9]

ใน Sagemaker ประสิทธิภาพของ Deepseek-R1 สามารถปรับให้เหมาะสมโดยใช้กลยุทธ์เช่นการถอดรหัสการเก็งกำไรและการทำแบบจำลองการให้ข้อมูลใน GPU หลายตัวซึ่งสามารถช่วยลดเวลาแฝงและปรับปรุงปริมาณงาน [1] การใช้ Transformers ของ Hugging Face และคุณสมบัติการปรับสมดุลโหลดอัตโนมัติของ Sagemaker และการปรับสภาพอัตโนมัติยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการปรับใช้ [5]

เปิดแฝงโมเดล OpenAi

โมเดลของ Openai เช่นโมเดล O1 นั้นเร็วกว่า Deepseek-R1 โมเดล O1 นั้นเกือบสองเท่าในการสร้างคำตอบแสดงให้เห็นว่ามันใช้เวลาน้อยลงใน "ขั้นตอนการคิด" [3] อย่างไรก็ตามตัวเลขแฝงเฉพาะสำหรับโมเดล OpenAI ใน Sagemaker ไม่ได้มีรายละเอียดในข้อมูลที่มีอยู่ โดยทั่วไปแล้วโมเดล OpenAI จะได้รับการปรับให้เหมาะสมกับความเร็วและการตอบสนองทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์

ข้อควรพิจารณาในการปรับใช้ Sagemaker

Amazon Sagemaker จัดหาเครื่องมือในการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาแฝงสำหรับทั้งรุ่น Deepseek-R1 และ OpenAI กลยุทธ์เช่นกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางที่โดดเด่นน้อยที่สุด (LOR) สามารถลดเวลาแฝงโดยการกระจายคำขอที่เข้ามาอย่างมีประสิทธิภาพในอินสแตนซ์ตามความสามารถและการใช้ประโยชน์ [2] นอกจากนี้การใช้การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการปรับปรุงและการใช้ประโยชน์จาก DeepSpeed ​​หรือเทคโนโลยีที่คล้ายกันสามารถลดเวลาแฝงการอนุมานได้อีก [6]

โดยสรุปในขณะที่ Deepseek-R1 มีเวลาแฝงที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดล OpenAI ตัวแปรกลั่นและกลยุทธ์การปรับใช้ที่ดีที่สุดใน Sagemaker สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้ โดยทั่วไปรุ่น OpenAI จะเร็วกว่า แต่อาจมีค่าใช้จ่ายที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าของ Deepseek-R1 [3] [8]

การอ้างอิง:
[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-time-inference-latency-by-using-amazon-sagemaker-routing-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-reasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-latency-gpt-jinference-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-um-preg-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