Deepseek-R1'in gecikmesinin Amazon Sagemaker'daki Openai'nin modelleriyle karşılaştırılması, model mimarisi, dağıtım stratejileri ve donanım yapılandırmaları dahil olmak üzere çeşitli faktörleri incelemeyi içerir.
Deepseek-R1 gecikmesi
Deepseek-R1, ortalama modellere kıyasla daha yüksek bir gecikmeye sahip olduğu bilinmektedir. Bazı konfigürasyonlarda ilk jetonu (ilk jeton, TTFT zamanı) almak yaklaşık 9.71 saniye sürer [7]. Bu gecikme, modelin karmaşık akıl yürütme yeteneklerine ve yanıtlar üretmeden önce işlemeyi içeren "düşünme aşamasına" atfedilebilir [3]. Bununla birlikte, Deepseek-R1 damıtılmış modeller, orijinal modelin akıl yürütme yeteneklerinin çoğunu korurken hesaplama yükünü azaltarak daha verimli alternatifler sunmaktadır [9].
Sagemaker'da, Deepseek-R1'in performansı, gecikmeyi azaltmaya ve verimi iyileştirmeye yardımcı olabilecek çoklu GPU'lar boyunca spekülatif kod çözme ve model parçaları gibi stratejiler kullanılarak optimize edilebilir [1]. Hugging Face'in transformatörlerinin ve Sagemaker'ın otomatik yük dengeleme ve otomatiklik özelliklerinin kullanımı da dağıtım verimliliğini artırır [5].
Openai Modeller Gecikme
Openai'nin O1 modeli gibi modelleri genellikle Deepseek-R1'den daha hızlıdır. O1 modeli, cevaplar üretmenin neredeyse iki katı hızlıdır, bu da "düşünme aşamasında" daha az zaman harcadığını gösterir [3]. Bununla birlikte, Sagemaker üzerindeki Openai modelleri için spesifik gecikme rakamları mevcut bilgilerde ayrıntılı değildir. Openai modelleri tipik olarak hız ve yanıt verme için optimize edilmiştir, bu da onları gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale getirir.
Sagemaker dağıtım hususları
Amazon Sagemaker, hem Deepseek-R1 hem de Openai modelleri için gecikmeyi optimize etmek için araçlar sağlar. En az ödenmemiş istekler (LOR) yönlendirme stratejisi gibi stratejiler, gelen talepleri kapasitelerine ve kullanımlarına göre örnekler arasında etkili bir şekilde dağıtarak gecikmeyi en aza indirebilir [2]. Ek olarak, optimize edilmiş donanım konfigürasyonlarını kullanmak ve derin hız veya benzeri teknolojilerden yararlanmak çıkarım gecikmesini daha da azaltabilir [6].
Özetle, Deepseek-R1, Openai modellerine kıyasla daha yüksek gecikmeye sahip olsa da, damıtılmış varyantları ve sagemaker üzerindeki optimize edilmiş dağıtım stratejileri performansı artırabilir. Openai modelleri genellikle daha hızlıdır, ancak Deepseek-R1'in daha uygun maliyetli seçeneklerine kıyasla daha yüksek bir maliyetle olabilir [3] [8].
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-real time-simerence-latency-by-ing-amazon-sagemaker-routing-strategies/
[3] https://www.vellum.ai/blog/analiz-openai-o1-vs-depseek-r1
[4] https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-does-deepseek-r1-really-sagainst-openais-best-seilasoning-models/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-mantium-achieves-low-gpt-jpt-jence-with-deepspeed-on-amazon-sagemaker/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://365datascience.com/tring/deepseek-vs-openai/
[9] https://www.flotorch.ai/blog/speed-up-pag-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-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1