AWS'de Deepseek-R1'i kullanmak, özellikle Amazon Bedrock üzerinden konuşlandırıldığında çeşitli avantajlar sunar. İşte temel avantajlardan bazıları:
1. Tamamen yönetilen ve sunucusuz dağıtım: AWS, Deepseek-R1'i tam olarak yönetilen bir sunucusuz model olarak sağlar ve geliştiricilerin temel altyapı hakkında endişelenmeden uygulamalar oluşturmaya odaklanmalarını sağlar. Bu, dağıtım sürecini basitleştirir ve operasyonel yükü azaltarak daha hızlı yenilik ve somut iş değeri sağlar [1] [4].
2. İşletme sınıfı güvenlik ve izleme: Amazon Bedrock'tan yararlanarak, kullanıcılar kurumsal sınıf güvenlik, izleme ve maliyet kontrol özelliklerine erişirler. Bu özellikler, veriler üzerinde tam kontrolü sürdürürken AI'nın sorumlu bir şekilde ölçeklendirilmesi için çok önemlidir [1] [3].
3. Maliyet verimliliği: Deepseek-R1, Openai'nin O1'i gibi diğer modellere kıyasla daha uygun maliyetlidir. Operasyonel giderlerin, kullanıcıların tipik olarak benzer modellere harcadığı şeyin% 15-50 civarında olduğu tahmin edilmektedir, bu da onu sınırlı bütçeleri olan yeni başlayanlar ve kuruluşlar için cazip bir seçenek haline getirmektedir [5].
4. Gelişmiş Akıl Yürütme Yetenekleri: Deepseek-R1, mantıksal çıkarım, düşünce zinciri akıl yürütme ve gerçek zamanlı karar verme gerektiren görevlerde mükemmeldir. Takviye öğrenme tabanlı mimarisi sayesinde karmaşık matematiği çözme ve karmaşık kod üretmede özellikle beceriklidir [5] [8].
5. Ölçeklenebilirlik ve Verimlilik: Model, ileri geçiş başına 671 milyar parametreden sadece 37 milyarını etkinleştirmesini sağlayan uzmanlar (MOE) mimarisinin bir karışımını kullanır. Bu yaklaşım, hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde artırmadan ölçeklenebilirliği sağlar ve bu da büyük ölçekli dağıtımlar için kaynak verimli hale getirir [5] [9].
6. Esneklik ve Özelleştirme: Deepseek-R1, MIT lisansı altında mevcuttur ve geliştiricilerin modeli özel sistemlere incelemesine, değiştirmesine ve entegre etmesine olanak tanır. Ek olarak, modelin damıtılmış versiyonları daha verimli dağıtım seçenekleri için mevcuttur [5] [9].
7. AWS Hizmetleri ile Entegrasyon: Deepseek-R1, Sagemaker gibi diğer AWS hizmetleriyle entegre edilebilir, ölçeklenebilir altyapıya ve yüksek kaliteli dil modeli yeteneklerine erişim sağlar. Bu entegrasyon, mantıksal akıl yürütme ve veri yorumlama görevleri dahil olmak üzere çeşitli iş akışlarını desteklemektedir [9].
8. Sağlam Korumalar: AWS, üretken AI uygulamaları için sağlam koruma eklemek için Deepseek-R1 ile Amazon Bedrock Korkulukları kullanılmasını önerir. Bu korkuluklar, düzenlenmiş ortamlarda özellikle değerli olan hassas bilgi filtreleme ve özelleştirilebilir güvenlik kontrollerini içerir [3] [4].
Genel olarak, AWS'de Deepseek-R1'i kullanmak, gelişmiş AI yetenekleri, maliyet verimliliği ve sağlam güvenlik özelliklerinin güçlü bir kombinasyonunu sunar, bu da karmaşık görevler için AI'dan yararlanmak isteyen geliştiriciler ve kuruluşlar için cazip bir seçimdir.
Alıntılar:
[1] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ille-maned-amazon-bedrock/
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/aws-sfers-deepseek-r1-as-sle-managed-serverless-model-recommends-suardrails.aspx
[4] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-sle-sle-managed-sverless-model.aspx
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.cvpcorp.com/blog/expling-the-safe-use-of-depseek
[7] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[8] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-container/
[10] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulle-manged-gennerally-vailableable