AWS'de Deepseek-R1'i, özellikle Amazon Bedrock üzerinden dağıtmak, tamamen yönetilen bir hizmet olduğu için temel donanımı doğrudan yönetmenizi gerektirmez. Ancak, modelin gereksinimlerini anlamak, kullanımınızı ve maliyetlerinizi optimize etmenize yardımcı olabilir. İşte ne düşünmeniz gerektiğine dair ayrıntılı bir genel bakış:
1. GPU Gereksinimleri **
- Deepseek-R1 modelleri, özellikle daha büyük varyantlar, önemli GPU kaynakları gerektirir. AWS'de, EC2 örneklerinde (ör., P4 veya P3 örneklerinde) veya yönetilen GPU ortamları sağlayan Amazon Sagemaker aracılığıyla yüksek performanslı GPU'lardan yararlanabilirsiniz.-Yerel dağıtım için, Deepseek R1-Distill-Qwen-1.5b gibi modeller NVIDIA RTX 3060 gibi tüketici sınıfı GPU'larda çalışabilirken, daha büyük modeller RTX 3080 veya RTX 4090 [1] [3] gibi daha güçlü GPU'lara ihtiyaç duyar.
2. RAM ve CPU **
- AWS temel donanımı yönetirken, verimli model performansı için yeterli RAM ve CPU kaynaklarını sağlamak çok önemlidir. Yerel dağıtımlar için en az 16 GB RAM önerilir, 32 GB veya daha fazlası idealdir [1] [7].- Çok çekirdekli bir CPU, özellikle donanımı doğrudan yönettiğiniz ortamlarda performansı artırmaya yardımcı olur [7].
3. Depolama **
- Deepseek-R1 modelleri, özellikle daha büyük varyantlar için önemli depolama alanı gerektirir. Model dosyalarını ve verileri depolamak için tercihen SSD'ler gibi hızlı depolama alanında yeterli disk alanınız olduğundan emin olun [1] [7].4. Bulut hususları **
-Amazon Bedrock, Deepseek-R1 için tam yönetilen bir ortam sağlar ve kurumsal sınıf güvenlik, izleme ve maliyet kontrol özellikleri sunar. Bu kurulum, temel altyapı hakkında endişelenmeden uygulamalar geliştirmeye odaklanmanızı sağlar [2] [5].- Amazon Sagemaker, model çıkarım ve eğitim için yönetilen bir ortam sağlayarak damıtılmış modellerin dağıtılması için de kullanılabilir [9].
5. Maliyet ve ölçeklenebilirlik **
- Amazon Bedrock ve Sagemaker gibi AWS hizmetleri, kaynakları ihtiyaçlarınıza göre ayarlamanıza izin veren ölçeklenebilir çözümler sunar. Bu ölçeklenebilirlik maliyetleri yönetmek ve yüksek performans sağlamak için çok önemlidir [5] [9].Özetle, Amazon Bedrock gibi AWS hizmetlerini kullanırken doğrudan donanımı yönetmenize gerek olmasa da, modelin gereksinimlerini anlamak performans ve maliyetleri optimize etmeye yardımcı olur. AWS, Deepseek-R1 modellerinin konuşlandırılmasını desteklemek için esnek ve ölçeklenebilir çözümler sunar.
Alıntılar:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture--local-deployment-and-hardware-wequirements-3mf8
[2] https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/deepseek-r1-ille-manged-amazon-bedrock/
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-inimum-system-requirements
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[5] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-awsbrock/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42865575
[7] https://vagon.io/blog/a-step-by-se-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagon-cloud-deskttops
[8] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ullisy-nagerally-vailableableable
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-container/