Deepseek'in şirket içi konuşlandırılması, maliyet tasarrufu sağlayan birkaç avantaj sunarak operasyonel maliyetleri önemli ölçüde etkilemektedir. İşte bu maliyetleri etkileyen temel faktörler:
1. Donanım kullanımı: Deepseek, pahalı, özel GPU'lara olan ihtiyacı azaltan ticari hazır (COTS) donanımdan yararlanmak için tasarlanmıştır. Bu yaklaşım altyapı giderlerini azaltır ve daha küçük işletmeler için ileri AI'ya erişimi demokratikleştirir [2]. Örneğin, Deepseek, RTX 3090 gibi tüketici sınıfı GPU'lar için optimize edilebilir ve maliyetli AI kümelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır [3].
2. Enerji Verimliliği: Deepseek'in ileri çıkarım optimizasyonu, enerji tüketimini% 30 ila% 50 oranında azaltır ve kurumsal maliyet kontrol stratejileri ile uyumlu sürdürülebilir bir AI çözümü sağlar [3]. Bu verimlilik sadece elektrik faturalarından tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda donanımın ömrünü uzatır.
3. Ölçeklenebilirlik ve özerklik: Şirket içi dağıtım, işletmelerin harici bulut sağlayıcılarına güvenmeden AI yeteneklerini ölçeklendirmelerini sağlar. Bu, satıcının kilitlenmesini önler ve stratejik özerkliği korur ve bulut fiyatlandırma modelleriyle ilişkili uzun vadeli operasyonel maliyetleri azaltır [4].
4. Token İşleme Maliyetleri: Deepseek, jeton işleme maliyetlerinde önemli bir azalma sunar ve geleneksel modeller için 4,10 $ 'a kıyasla 1 milyon jeton başına sadece 0.10 $ ücret alır. Bu, 41 kat maliyet avantajını temsil eder ve AI benimsemesini işletmeler için daha erişilebilir ve ölçeklenebilir hale getirir [2].
5. Kaynak optimizasyonu: Deepseek'in Ekspertler Karışımı (MOE) mimarisi, sadece belirli görevler için gerekli parametreleri etkinleştirerek hesaplama atıklarını en aza indirir. Bu hedeflenen yaklaşım, kaynak tüketimini azaltarak daha düşük enerji maliyetlerine ve genişletilmiş donanım ömrüne yol açar [2].
6. Eğitim süreci verimliliği: Denetimli ince çekim (SFS) aşamasını atlayarak ve ön hazırlıktan insan geri bildiriminden (RLHF) takviye öğrenmesine kadar doğrudan bir boru hattı kullanarak, Deepseek model gelişimi için gereken zaman ve hesaplama kaynaklarını azaltır [2]. Bu aerodinamik süreç, model kalitesinden ödün vermeden düşük operasyonel maliyetlere katkıda bulunur.
Genel olarak, Deepseek'in şirket içi dağıtım, yüksek performansı korurken operasyonel verimliliği artıran uygun maliyetli bir AI çözümü sunar ve bu da AI'yı engelleyici maliyetlere neden olmadan operasyonlarına entegre etmek isteyen işletmeler için cazip bir seçenek haline getirir.
Alıntılar:
[1] https://www.reddit.com/r/elfhosted/comments/1ibl5wr/how_mach_money_would_i_need_to_run_r1_deepseek/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-mplications/
[3] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[4] https://www.n-ix.com/deepseek-splained/
[5] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-ballenges-for-on-premise-deployments
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386760
[7] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pring/
[8] https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-it-means-and-happens