Deepseek AI modellerinin ölçeklenebilirliği, öncelikle her bir dağıtım yönteminin doğal özellikleri nedeniyle şirket içi ve bulut barındırma ortamları arasında önemli ölçüde farklılık gösterir.
Şirket içi dağıtım
Şirket içi dağıtım, Deepseek modellerini tamamen bir kuruluşun iç altyapısında çalıştırmayı içerir. Bu yaklaşım ölçeklenebilirlik açısından çeşitli avantajlar sunar:
- Kontrol ve Güvenlik: Şirket içi dağıtımlar, yüksek veri güvenliği ve belirli endüstri veya bölgesel düzenlemelere uyum sağlayarak veri ve altyapı üzerinde tam kontrol sağlar. Bu özellikle veri gizliliğinin çok önemli olduğu hassas uygulamalar için önemlidir [1] [7].
-Maliyet verimliliği: İlk kurulum maliyetleri daha yüksek olsa da, şirket içi dağıtımlar, tekrarlayan bulut ücretlerinden kaçınarak uzun vadeli maliyet tasarrufuna yol açabilir. Kuruluşlar mevcut donanım kaynaklarından yararlanarak operasyonel giderleri azaltabilir [7] [9].
-Düşük gecikme: Şirket içi ortamlar, ağ bağımlılıklarını ortadan kaldırdıkları ve gerçek zamanlı işleme özelliklerini sağladıkları için düşük gecikme çıkarım gerektiren uygulamalar için idealdir [9].
Bununla birlikte, şirket içi dağıtımlardaki ölçeklenebilirlik mevcut altyapı ile sınırlıdır. Kuruluşlar, zaman alıcı ve maliyetli olabilecek kapasiteyi artırmak için donanım yükseltmelerine yatırım yapmalıdır. Ayrıca, şirket içi altyapının yönetilmesi ve sürdürülmesi, kaynak yoğun olabilecek özel bir BT ekibi gerektirir [9].
Bulut barındırma
Bulut barındırma ise Deepseek modelleri için oldukça ölçeklenebilir bir ortam sunuyor:
- Elastik ölçeklendirme: AWS, Azure veya Google Cloud gibi bulut sağlayıcıları talebe göre dinamik ölçeklendirmeye izin verir. Bu, kaynakların ön plan donanım yatırımlarına ihtiyaç duymadan dalgalanan iş yüklerini işlemek için hızlı bir şekilde ayarlanabileceği anlamına gelir [1] [3].
- Hızlı dağıtım: Bulut ortamları, altyapı kurulumu bulut sağlayıcısı tarafından yönetildiğinden AI modellerinin hızlı bir şekilde dağıtılmasını mümkün kılar. Bu, AI uygulamalarına başlamak için gereken zamanı ve çabayı azaltır [9].
- Yönetilen Hizmetler: Bulut sağlayıcıları, kuruluşlar üzerindeki idari yükü azaltabilecek güvenlik güncellemeleri ve bakım da dahil olmak üzere yönetilen hizmetler sunmaktadır [9].
Ancak, bulut barındırma, veri aktarıldığı ve harici sunucularda saklandığı için veri gizliliği ve güvenlik konusunda endişeler getirebilir. Bulut sağlayıcıları sağlam güvenlik önlemleri uygularken, bazı kuruluşlar hala hassas veriler için şirket içi dağıtımları tercih edebilir [3] [9].
Özetle, şirket içi dağıtımlar kontrol, güvenlik ve maliyet verimliliği sunar, ancak altyapı ölçeklenebilirliği ile sınırlıdır. Bulut barındırma elastik ölçeklendirme ve hızlı dağıtım sağlar, ancak veri gizliliği endişelerini artırabilir. Bu seçenekler arasındaki seçim, kuruluşun ölçeklenebilirlik, güvenlik ve maliyet yönetimi ile ilgili özel ihtiyaçlarına bağlıdır.
Alıntılar:
[1] https://www.zstack.io/intl/news/2025/0221/2864.html
[2] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[3] https://www.revechat.com/blog/what-is-deepseek/
[4] https://www.popai.pro/resources/undstanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-ortions/
[5] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-a-n-hpc-and-no-big-deal-for-data-centers
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-splained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://contabo.com/en-us/hosted-deepseek-ai-enterprise-cloud/
[9] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-host-lms-deepseek-r1comparison