Deepseek-R1'in AWS'de Microsoft Azure ve Google Cloud Platform (GCP) gibi diğer bulut sağlayıcılarına kıyasla ölçeklenebilirliği, dağıtım seçenekleri, maliyet modelleri ve altyapı yönetimi de dahil olmak üzere çeşitli temel faktörleri içerir.
AWS'de Ölçeklenebilirlik
AWS, manuel altyapı yönetimine ihtiyaç duymadan otomatik ölçeklendirmeye izin veren Amazon Bedrock'ta tam yönetilen bir sunucusuz model olarak Deepseek-R1'i sunar. Bu kurulum, veri gizliliği ve erişim kontrolleri dahil, veri gizliliği ve uyumluluğu sağlayan kurumsal sınıf güvenlik özellikleri sağlar [4] [5]. AWS ayrıca, kullanıcıların performans ve maliyet dengesi için ML.G5.2xlarge örneklerinden yararlanabilecekleri büyük ölçekli çıkarım için Amazon Sagemaker gibi hizmetleri kullanarak kendi kendine barındıran Deepseek-R1'i desteklemektedir [7]. Ayrıca AWS, kullanıcıların Amazon Bedrock özel model içe aktarma aracılığıyla Deepseek-R1 damıtılmış modelleri dağıtmasına ve esneklik ve ölçeklenebilirlik sunmasına olanak tanır [9].
Microsoft Azure'da Ölçeklenebilirlik
Microsoft Azure, Deepseek-R1'i çalıştırmak için özel sunucular gerektirmez ve kullanıcıların yalnızca tüketilen bilgi işlem kaynakları için ödeme yapmalarını sağlar. Bununla birlikte, Azure şu anda Deepseek-R1'i AWS gibi tamamen yönetilen sunucusuz bir model olarak sunmuyor. Azure'daki kullanıcılar, kaynak kullanımına dayalı esnek fiyatlandırmadan yararlanabilir, ancak ölçeklendirmeyi manuel olarak veya üçüncü taraf araçlarla yönetmeleri gerekebilir [2] [8].
Google Bulut Platformunda Ölçeklenebilirlik (GCP)
Google Cloud ayrıca, kullanıcıların çekilmiş kullanım yerine tüketilen bilgi işlem kaynakları için ödeme yaptıkları açık kaynaklı AI modelleri için mevcut fiyatlandırma modeliyle uyumlu olan Deepseek-R1'i de sağlar [2]. Azure'a benzer şekilde, GCP tamamen yönetilen bir sunucusız model olarak Deepseek-R1'i sunmaz. Kullanıcılar Deepseek-R1'i GCP'nin altyapısını kullanarak dağıtabilir ve ölçeklendirebilir, ancak ölçeklendirme sürecini kendileri yönetmeleri veya düzenleme için Kubernetes kullanmaları gerekir [8].
Ölçeklenebilirlik özelliklerinin karşılaştırılması
- AWS, otomatik ölçeklendirme ve kurumsal sınıf güvenlik sağlayan Amazon Bedrock'taki tam yönetilen sunucusuz seçeneği ile en kapsamlı ölçeklenebilirlik özelliklerini sunar.
- Azure ve GCP, ölçeklendirme için daha fazla manuel yönetim gerektirir, ancak kaynak kullanımına dayalı esnek fiyatlandırma sunar. Ayrıca Kubernetes veya benzeri düzenleme araçları aracılığıyla kendi kendine barındırmayı desteklerler.
- Maliyet verimliliği: AWS ve GCP, yönetilen hizmetleri ve GPU'lar için spot fiyatlandırma yoluyla uygun maliyetli seçenekler sunar. Azure'un fiyatlandırması kaynak tüketimine dayalı değişkendir.
Özetle, AWS, tamamen yönetilen sunucusuz teklifleri aracılığıyla Deepseek-R1 için en kolaylaştırılmış ölçeklenebilirlik deneyimini sunarken, Azure ve GCP daha fazla manuel altyapı yönetimi gerektirir, ancak esnek fiyatlandırma modelleri sunar.
Alıntılar:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[3] https://www.n-ix.com/deepseek-splained/
[4] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulle-manged-gennerally-vailableable
[5] https://virtualizationreview.com/articles/2025/03/11/aws-first-cloud-giant-to-offer-deepseek-r1-as-sle-sle-managed-sverless-model.aspx
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-container/
[8] https://northflank.com/blog/ kendini
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disteted-llama-models-with-with-model-import/