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我終于找到了高并發(fā)的極速DeepSeek-R1滿血版API,我被火山香到了

我終于找到了高并發(fā)的極速DeepSeek-R1滿血版API,我被火山香到了

原標(biāo)題:我終于找到了高并發(fā)的極速DeepSeek-R1滿血版API,我被火山香到了
文章來源:夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù):6196字

DeepSeek R1 云服務(wù)拼:火山引擎的“王炸”組合

近期DeepSeek R1模型的火爆,引發(fā)了各大云廠商的激烈競(jìng)爭(zhēng),紛紛推出自家版本的R1模型并提供大幅優(yōu)惠。然而,許多云廠商提供的免費(fèi)或打折服務(wù),卻在Tokens Per Minute (TPM) 上設(shè)置了極低的限制,例如1萬左右,嚴(yán)重限制了模型的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

  1. TPM限制的困境

    文章指出,由于DeepSeek R1模型每次提問的Token消耗量較大(平均約4000 Tokens),低TPM限制導(dǎo)致每分鐘平均提問次數(shù)極低(例如TPM為1萬時(shí),每分鐘僅能提問2.5次),幾乎無法滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的并發(fā)需求,這使得許多開發(fā)者轉(zhuǎn)向本地部署。

  2. 火山引擎的突破

    文章重點(diǎn)介紹了火山引擎的DeepSeek-R1服務(wù),其將TPM限制提升至500萬,每分鐘可支持500-1250次提問,實(shí)現(xiàn)了高并發(fā)能力。作者親測(cè)了火山引擎的R1模型,并從效果、吞吐率和首字延遲三個(gè)維度進(jìn)行了詳細(xì)評(píng)估。

  3. 效果測(cè)試:驗(yàn)證671B滿血版

    作者通過提問具有挑戰(zhàn)性的問題(例如解讀網(wǎng)絡(luò)梗),驗(yàn)證了火山引擎提供的R1模型確實(shí)是671B的滿血版本,其回答質(zhì)量與DeepSeek官方一致,遠(yuǎn)超其他廠商提供的蒸餾版本。

  4. 性能測(cè)試:高吞吐率和低首字延遲

    作者對(duì)火山引擎R1模型的吞吐率進(jìn)行了測(cè)試,結(jié)果顯示其達(dá)到了35.4 tokens/s,遠(yuǎn)高于市面上的其他R1 API。同時(shí),首字延遲也低至0.39秒,保證了良好的用戶體驗(yàn)。壓測(cè)結(jié)果顯示,在TPM未被打爆的情況下,成功率達(dá)到100%。作者提醒讀者,高并發(fā)環(huán)境下需要適當(dāng)調(diào)整ReadTimeOut參數(shù)。

  5. 聯(lián)網(wǎng)搜索插件的優(yōu)勢(shì)

    文章還介紹了火山引擎提供的聯(lián)網(wǎng)搜索插件,允許用戶為DeepSeek-R1模型賦予聯(lián)網(wǎng)搜索能力,進(jìn)一步增強(qiáng)模型的功能。用戶可以在應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室中創(chuàng)建基于DeepSeek-R1的應(yīng)用,并啟用該插件。

  6. 總結(jié)

    文章總結(jié)道,火山引擎的DeepSeek-R1服務(wù)在高并發(fā)、高吞吐率和低首字延遲方面表現(xiàn)出色,是目前市場(chǎng)上少有的能夠滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景需求的滿血版R1 API。作者強(qiáng)烈推薦開發(fā)者嘗試使用火山引擎的DeepSeek-R1服務(wù)。


聯(lián)系作者

文章來源:夕小瑤科技說
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作者簡介:低負(fù)擔(dān)解碼AI世界,硬核也可愛!聚集35萬AI發(fā)燒友、開發(fā)者和從業(yè)者,廣泛覆蓋互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管、AI公司創(chuàng)始人和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠,兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作:zym5189

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