Deepseek-R1'in AWS ve Azure üzerindeki dağıtım süreci, her bulut platformunun benzersiz özelliklerini ve altyapısını yansıtan çeşitli temel açılardan farklıdır.
AWS'de dağıtım
AWS, her biri farklı ihtiyaçlara ve tercihlere göre tasarlanmış Deepseek-R1 modellerini dağıtmanın birçok yolunu sunar:
1. Amazon Bedrock Özel Model İçe Aktar: Bu yöntem, Deepseek-R1-Distill-Llama-8b ve Deepseek-R1-Distill-Llama-70B gibi Deepseek-R1'in damıtılmış sürümlerinin dağıtılmasına izin verir. Kullanıcılar bu modelleri Amazon S3 veya Amazon Sagemaker AI model deposundan içe aktarabilir ve bunları tamamen yönetilen ve sunucusuz bir ortamda dağıtabilir. Bu yaklaşım, kurumsal sınıf güvenlik ve ölçeklenebilirlik sağlarken altyapı yönetimi ihtiyacını ortadan kaldırır [2] [4].
2. Amazon Sagemaker Jumpstart: Bu seçenek, minimum tıklamalarla Deepseek-R1 modellerinin dağıtımını ve yönetimini basitleştirir. Kullanım kolaylığı ve özelleştirme arasında denge arayan kullanıcılar için uygundur. Fiyatlandırma, dağıtım için kullanılan temel EC2 örneklerine dayanmaktadır [4].
3. AWS Trainium/Interentia ile Amazon EC2: Optimal fiyat performansı için, Deepseek-R1-Distill modelleri belirli donanıma yerleştirilebilir. Maliyetler EC2 örneği fiyatlandırması ve kullanım süresi ile belirlenir [4].
4. Tamamen Yönetilen Sunucu Model: AWS, Amazon Bedrock aracılığıyla Deepseek-R1'i tamamen yönetilen bir sunucusız model olarak sunar ve geliştiricilerin altta yatan altyapıyı yönetmeden uygulamalar oluşturmasına ve dağıtmasına izin verir. Bu hizmet, tek bir API ile kapsamlı özellikler ve takımlar sağlayarak inovasyonu hızlandırır [5].
Azure'da dağıtım
Azure, Deepseek-R1 modellerini dağıtmak için daha özelleştirilmiş bir yaklaşım sağlar:
1. Azure Machine Learning Yönetilen Çevrimiçi Uç Noktalar: Kullanıcılar Deepseek-R1 modellerini özel bir dockerfile ve yapılandırma dosyaları kullanarak dağıtabilir. Bu, ölçeklenebilir ve güvenli gerçek zamanlı çıkarımları destekleyen Azure Machine öğrenimi ile yönetilen bir çevrimiçi uç nokta oluşturmayı içerir. Dağıtım işlemi, özel bir ortam oluşturmayı, uç noktayı tanımlamayı ve dağıtım ayarlarını yapılandırmayı içerir [3].
2. Azure AI Foundry: Microsoft, Deepseek R1'i Azure AI Foundry'de kullanıma sundu ve işletmelere gelişmiş akıl yürütme yeteneklerine erişim sağladı. Model, otomatik güvenlik değerlendirmeleri de dahil olmak üzere kapsamlı güvenlik değerlendirmelerine tabi tutulur. Ayrıca Microsoft, Copilot+ PC'lerde yerel kullanım için R1'in damıtılmış sürümlerini tanıtmayı ve ekosisteminde AI entegrasyonunu genişletmeyi planlıyor [1].
Anahtar Farklılıklar
- Altyapı Yönetimi: AWS, Amazon Bedrock aracılığıyla altyapı yönetimine olan ihtiyacı ortadan kaldıran tam yönetilen bir sunucusuz dağıtım seçeneği sunar. Buna karşılık Azure, Azure Machine Learning aracılığıyla özel dockerfiles ve yapılandırma dosyalarını kullanarak daha fazla manuel kurulum gerektirir.
- Özelleştirme ve esneklik: Azure, kullanıcıların çevrelerini ve uç nokta ayarlarını açıkça tanımlamasına olanak tanıyan daha özelleştirilmiş bir dağıtım süreci sağlar. AWS, çeşitli dağıtım seçenekleri aracılığıyla esneklik sunarken, kullanım kolaylığı ve ölçeklenebilirlik üzerine odaklanır.
- Güvenlik ve uyumluluk: Her iki platform da güvenliği vurgulamaktadır, ancak AWS, özellikle Çin teknolojisini çevreleyen endişeler nedeniyle, üretken AI uygulamaları için korumayı geliştirmek için Amazon anakası korkuluklarının entegre edilmesini tavsiye eder [5]. Azure, Azure AI dökümhanesinde otomatik güvenlik değerlendirmeleri yoluyla güvenlik sağlar [1].
Alıntılar:
[1] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aws-adopt-deepseek-ben-fort-fort-vs-openai-claude-investments/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disteted-llama-models-with-with-model-import/
[3] https://clemenssiebler.com/posts/deploying-deepseek-r1-azure-machine-learning/
[4] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidence-on-ws-deepseek-a-pring-and-deployment-portstions
[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://community.aws/content/2seuhqlpyifswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-Aazon-ec2?lang=en
[7] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/deploy-models-deepseek
[8] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-evailable-on-waws/