Deepseek-R1'in AWS üzerindeki ölçeklenebilirliğinin sağlanması, AWS'nin sağlam altyapısını ve hizmetlerinden yararlanan çeşitli stratejiler içerir. İşte ölçeklenebilirliğin nasıl elde edileceğine dair ayrıntılı bir rehber:
1. Serverless Dağıtım için Amazon Bedroşunu Kullan **
Amazon Bedrock, Deepseek-R1 modellerini dağıtmak için tamamen yönetilen ve sunucusuz bir ortam sunar. Bu hizmet, manuel altyapı yönetimi ihtiyacını ortadan kaldırarak ölçeklendirmeyi otomatik olarak işler. Deepseek-R1 modellerinizi Amazon S3 veya bir Amazon Sagemaker AI model deposundan anakaya aktarabilirsiniz. Bu yaklaşım, kapsamlı teknik kurulum veya bakım gerektirmeden kurumsal sınıf güvenlik ve ölçeklenebilirlik sağlar [4] [11].2. Özelleştirme ve eğitim için Amazon Sagemaker'dan yararlanın **
Deepseek-R1 modellerinin dağıtım ve özelleştirilmesi üzerinde daha fazla kontrol için Amazon Sagemaker idealdir. Sagemaker, altta yatan altyapıya erişimi olan modelleri eğitmenize, ince ayarlamanıza ve dağıtmanıza olanak tanır. Büyük ölçekli çıkarım görevleri için performansı ve maliyeti optimize etmek için Sagemaker'ın büyük model çıkarım kapsayıcılarını kullanabilirsiniz [9].3. Özel altyapı için Amazon EC2'yi kullanın **
Altyapı üzerinde kontrol ile daha geleneksel bir yaklaşımı tercih ederseniz, Amazon EC2 iyi bir seçenektir. Deepseek-R1 modellerini, GPU iş yükleri için optimize edilen `g4dn.xlarge` veya` TRN1 'örnekleri gibi EC2 örneklerine dağıtabilirsiniz. Bu yöntem, altyapıyı kendiniz kurmayı ve yönetmeyi gerektirir, ancak örnek türleri ve yapılandırmalar açısından esneklik sağlar [1] [7].4. API Gateway ve EKS ** ile otomatik ölçeklendirme uygulayın
Yüksek ölçeklenebilir mimariler için API ağ geçidini API çağrıları için giriş noktası olarak kullanmayı düşünün. Bu, trafiğin yönetilmesine yardımcı olur ve oran sınırlama ve güvenlik gibi özellikler sağlar. Konteyner uygulamalarınızı talebe göre dinamik olarak ölçeklendirmek için bunu Amazon Elastik Kubernetes Service (EKS) ile birleştirin. EKS, makine öğrenme modellerinin verimli kaynak kullanımına ve daha kolay yönetimine izin verir [10].5. Performansı izleyin ve optimize et **
Performans metriklerini izlemek ve maliyetleri optimize etmek için Amazon CloudWatch'ı kullanın. Büyük ölçekli çıkarım için, maliyet ve performansı optimize etmek için daha büyük parti boyutları kullanın. Maliyetleri azaltmak için çevrimdışı, büyük hacimli çıkarım için toplu dönüşüm kullanmayı düşünün [9].6. Güvenlik ve uyumluluk sağlayın **
Sanal Özel Bulut (VPC) ağ, hizmet rolü izinleri ve şifreleme ayarları gibi gelişmiş güvenlik ayarlarını yapılandırın. Amazon Bedrock ve Sagemaker, veri gizliliğini ve düzenleyici uyumluluğu korumak için kurumsal sınıf güvenlik özellikleri sağlar [9] [11].7. Maliyet etkin fiyatlandırma modellerini kullanın **
AWS, kullanıma dayalı uygun maliyetli fiyatlandırma modelleri sunar. Deepseek-R1 gibi halka açık modeller için yalnızca kullanılan altyapı için ücret alırsınız. Amazon Bedrock özel model ithalatıyla, 5 dakikalık pencerelerde faturalandırılan aktif model kopyalarına göre ücretlendirilirsiniz [7].Bu stratejileri uygulayarak, AWS'deki Deepseek-R1 dağıtımınızın ölçeklenebilir, güvenli ve uygun maliyetli olmasını sağlayabilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://community.aws/content/2seuhqlpyfswckzmx585jcksgn/deploying-deepseek-r1-14b-on-Aazon-ec2?lang=en
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/32
[3] https://crossasyst.com/blog/deepseek-r1-on-awsbrock/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disteted-llama-models-with-with-model-import/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=1AQ_JU70QHQ
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/409076
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-evailable-on-waws/
[8] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1ics9sf/how_to_deploy_deepseek_r1_on_eks/
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-container/
[10] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[11] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-deepseek-r1-ulle-manged-gennerally-vailableable
[12] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-disted-models-with-hging-face-tgi-