DeepSeek R1'i Ne Kadar Çalıştırmak Gerekir

DeepSeek R1, matematik, kodlama ve karmaşık talimat takibinde etkileyici ölçütlere sahip en yetenekli açık kaynaklı akıl yürütme modellerinden biri olarak hızla ortaya çıktı. Yine de, tam potansiyelini kullanmak, söz konusu hesaplama kaynakları ve maliyetleri hakkında net bir anlayış gerektirir. Bu makale, mimarisini, donanım gereksinimlerini, çıkarım maliyetlerini ve dağıtımı optimize etmek için pratik stratejileri inceleyerek "DeepSeek R1'i ne kadar çalıştırmalı" konusunu ele almaktadır.

DeepSeek R1 nedir ve neden benzersizdir?

DeepSeek R1, 2023 yılında kurulan Çinli bir yapay zeka girişimi olan DeepSeek tarafından geliştirilen amiral gemisi açık kaynaklı bir akıl yürütme modelidir. Öncelikle denetlenen ön eğitime dayanan birçok büyük dil modelinin aksine, R1 iki aşamalı bir takviyeli öğrenme yaklaşımı kullanılarak oluşturulmuştur ve bu da otonom keşif yoluyla kendini geliştirmeÖzellikle matematik, kod üretimi ve karmaşık akıl yürütme gerektiren görevlerde OpenAI'nin o1 modeli gibi önde gelen tescilli ürünlerle aynı seviyede performansa ulaşıyor.

Model parametreleri ve uzmanların karışımı tasarımı

• Toplam parametreler: 671 milyar dolar olup, bu da onu en büyük açık kaynaklı Uzman Karışımı (MoE) modellerinden biri haline getiriyor.
• Çıkarım başına etkin parametreler: MoE mimarisi sayesinde, token başına yalnızca ilgili "uzman" alt ağları seçici olarak etkinleştiren yaklaşık 37 milyar.
• Bağlam penceresi: 163 adede kadar token, tek seferde olağanüstü uzun belgeleri işlemesine olanak tanır.

Eğitim rejimi ve lisanslama

DeepSeek R1'in eğitim hattı şunları entegre ediyor:

1. Soğuk başlatmalı denetlenen ön eğitim Dil akıcılığını artırmak için düzenlenmiş veri kümeleri üzerinde.
2. Çok aşamalı takviyeli öğrenmeModelin muhakeme zincirleri ürettiği ve yeteneklerini geliştirmek için kendini değerlendirdiği yer.
3. Bir tam MIT lisanslı, ticari kullanım ve değişikliğe izin veren, benimsenme önündeki engelleri azaltan ve topluluk katkılarını teşvik eden açık kaynaklı bir sürüm.

Son gelişmeler maliyet verimliliğini nasıl etkiliyor?

İtalya'nın soruşturması ve olası uyum maliyetleri

16 Haziran'da İtalya'nın antitröst otoritesi, DeepSeek'e halüsinasyonlar (yanıltıcı veya yanlış çıktılar) hakkında yetersiz kullanıcı uyarıları nedeniyle bir soruşturma başlattı; bu da para cezalarına veya zorunlu şeffaflık önlemlerine yol açabilir. Ortaya çıkan herhangi bir uyumluluk gereksinimi (örneğin, uygulama içi uyarılar, kullanıcı onay akışları) geliştirme yükü ve istek başına maliyetlerde marjinal artışa neden olabilir.

DeepSeek R1 ‑0528 geliştirmeleri ve performans kazanımları

Sadece üç hafta önce DeepSeek, azaltılmış halüsinasyonlara, JSON işlev çağrısına ve kıyaslama iyileştirmelerine odaklanan artımlı bir güncelleme olan DeepSeek R1‑0528'i yayınladı (). Bu iyileştirmeler, belirteç başına daha yüksek doğruluk, yani daha az yeniden deneme ve daha kısa istemler sağlıyor ve bu da doğrudan başarılı etkileşim başına daha düşük belirteç faturalandırması ve GPU kullanımı anlamına geliyor.

Kurumsal entegrasyonlar ve hacim indirimleri

Microsoft, R1'i Copilot ekosistemine ve yerel Windows dağıtımlarına hızla entegre ederek, ürünlerinde model esnekliğine izin vermek için OpenAI ortaklıklarını yeniden müzakere etti (). Bu tür hacim taahhütleri genellikle kademeli indirimlerin kilidini açar; ayda milyonlarca token için sözleşme yapan işletmeler, liste fiyatlarından %10-30 indirim elde edebilir ve bu da ortalama maliyetleri daha da düşürebilir.

DeepSeek R1 çıkarım için ne kadar donanıma ihtiyaç duyar?

Tam hassasiyetli 671 B parametreli modeli çalıştırmak önemsiz değildir. DeepSeek'in MoE yapısı, belirteç başına hesaplamayı azaltır, ancak tüm parametrelerin depolanması ve yüklenmesi hâlâ önemli kaynaklara ihtiyaç duyuyor.

Tam hassasiyetli dağıtım

• Toplu VRAM:Birden fazla cihaza yayılmış 1.5 TB'ın üzerinde GPU belleği.
• Önerilen GPU'lar: 16 × NVIDIA A100 80 GB veya 8 × NVIDIA H100 80 GB, model paralelliği için yüksek hızlı InfiniBand aracılığıyla birbirine bağlanmıştır.
• Sistem belleği ve depolama: Aktivasyon tamponları için ≥ 8 TB DDR4/DDR5 RAM ve ağırlık depolama ve kontrol noktası için ~1.5 TB yüksek hızlı SSD/NVMe.

Nicelleştirilmiş ve damıtılmış varyantlar

Erişimi demokratikleştirmek için topluluk daha küçük, optimize edilmiş kontrol noktaları üretti:

• 4 bitlik AWQ kantizasyonu: VRAM gereksinimlerini yaklaşık %75 oranında azaltır ve çıkarım yapılmasını sağlar 6×A100 80GB ya da 4×A100 bazı konfigürasyonlarda.
• GGUF-damıtılmış modeller: 32 B, 14 B, 7 B ve 1.5 B parametrelerindeki yoğun varyantlar, R4090'in akıl yürütme performansının yaklaşık %24'ını korurken tek GPU dağıtımlarına (örneğin, 14 B için 3060 GB RTX 12, 7 B için 90 GB RTX 1) olanak tanır.
• LoRA/PEFT ince ayarı: Tüm modeli yeniden eğitmekten kaçınan ve depolama alanını %95'ten fazla azaltan, alt akış görevleri için parametre açısından verimli yöntemler.

DeepSeek R1 için token düzeyinde çıkarım maliyetleri nelerdir?

Bulutta veya şirket içinde çalışıyor olun, token başına fiyatlandırmayı anlamak bütçeleme açısından önemlidir.

Bulut API fiyatlandırması

• Giriş jetonları: 0.45 milyon başına 1 dolar
• Çıkış jetonları: 2.15 milyon başına 1 dolar.

Bu nedenle, dengeli 1 giriş + 000 çıkış sorgusunun maliyeti yaklaşık 1 ABD doları iken, yoğun kullanımlar (örneğin, günde 000 jeton) günde 0.0026 ABD doları veya ayda 100 ABD dolarıdır.

Şirket içi bilgi işlem maliyeti

CAPEX/OPEX'in tahmini:

• Donanım CAPEX: Çoklu GPU kümesinin (örneğin, 8 × A100 80 GB) maliyeti sunucular, ağ ve depolama dahil yaklaşık 200-000 ABD dolarıdır.
• Enerji ve soğutma:Günlük yaklaşık 1.5 MW-saatte, elektrik ve veri merkezi genel giderleri günde 100-200 ABD Doları ekliyor.
• amortisman: 3 yıllık bir yaşam döngüsü boyunca, personel ve bakım hariç, token maliyetleri 0.50 milyon token başına ~1.00-1 ABD Doları olabilir.

Nicemleme ve damıtma dağıtım maliyetlerini nasıl azaltabilir?

Optimizasyon teknikleri hem donanım hem de token masraflarını önemli ölçüde düşürür.

AWQ (4 bit) kantizasyonu

• Hafıza azalması: 1 B modeli için VRAM ~543 GB'tan ~436 GB'a çıkarıldı, bu da daha az GPU kullanılmasını ve enerji kullanımının ~%671 oranında azaltılmasını sağladı.
• Performans dengesi: Matematik, kod ve muhakeme görevlerinde kıyaslama doğruluğunda %2'den az düşüş.

GGUF-damıtılmış modeller

• Model boyutları: 32 B, 14 B, 7 B ve 1.5 B parametreleri.
• Donanım uyumu:
• 32B → 4 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 14B → 1 × RTX 4090 (24 GB VRAM)
• 7B → 1 × RTX 3060 (12 GB VRAM)
• 1.5 B → 1 × RTX 3050 (8 GB VRAM).
• Doğruluk tutma: Tam model performansının yaklaşık %90–95'i, bu varyantları maliyet açısından hassas görevler için ideal hale getirir.

DeepSeek R1'in maliyeti ve performansı diğer önde gelen modellerle karşılaştırıldığında nasıl?

Kuruluşlar genellikle açık kaynaklı çözümleri tescilli seçeneklerle karşılaştırırlar.

Maliyet karşılaştırması

Performans karşılaştırmaları

• MMLU ve GSM8K: R1, matematik ve muhakeme ölçütlerinde o1 ile %1-2 oranında eşleşiyor.
• Kodlama görevleri: R1, birçok küçük açık modeli geride bırakıyor ancak GPT‑4'ün yaklaşık %5 gerisinde kalıyor.

The açık kaynak lisansı Kullanıcılar çağrı başına ücretlerden kaçınıp altyapıları üzerinde tam kontrole sahip olduklarından yatırım getirisi daha da artar.

Hangi servis çerçeveleri ve stratejileri çıkarım verimini optimize eder?

Maliyet açısından etkili bir ölçek elde etmek yalnızca donanımdan fazlasını gerektirir.

Yüksek verimli çıkarım sunucuları

• vLLM: İstekleri toplu olarak işler, anahtar/değer önbelleklerini yeniden kullanır, GPU başına saniyedeki belirteç sayısını iki katına çıkarır.
• Ollama ve lama.cpp: Edge aygıtlarında niceliksel GGUF modelleri için hafif C++ çalışma zamanları.
• HızlıDikkat kütüphaneler**: Gecikmeyi yaklaşık %30 oranında azaltan çekirdek optimizasyonları.

Parametre açısından verimli ince ayar (PEFT)

• LoRA adaptörleri: Parametre güncellemelerinin %1'inden azını ekleyerek disk kullanımını 1.5 TB'den < 20 GB'ye düşürün.
• BitFit ve Önek Ayarlama: Alana özgü doğruluğu koruyarak daha fazla kesinti hesaplaması yapın.

Başlamak

CometAPI, tutarlı bir uç nokta altında, yerleşik API anahtarı yönetimi, kullanım kotaları ve faturalama panolarıyla yüzlerce AI modelini bir araya getiren birleşik bir REST arayüzü sağlar. Birden fazla satıcı URL'sini ve kimlik bilgilerini bir arada yürütmek yerine.

Geliştiriciler en son deepseek API'sine erişebilirlerMakale yayımlama son tarihi): DeepSeek R1 API (model adı: deepseek-r1-0528)başından sonuna kadar Kuyrukluyıldız API'siBaşlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

---

DeepSeek R1'i çalıştırmak, aşağıdakiler arasında bir denge gerektirir: eşsiz muhakeme yetenekleri ve önemli kaynak taahhütleri. Tam hassasiyetli bir dağıtım, yüz binlerce donanım CAPEX'i gerektirir ve milyon token başına 0.45-2.15 ABD doları çıkarım maliyeti getirirken, optimize edilmiş varyantlar hem GPU sayısını hem de token düzeyindeki ücretleri %75'e kadar azaltır. Bilimsel hesaplama, kod üretimi ve kurumsal yapay zekadaki ekipler için, çağrı başına satıcı kilitlemesi olmadan en üst düzey, açık kaynaklı bir akıl yürütme modeline ev sahipliği yapma yeteneği, yatırımı haklı çıkarabilir. R1'in mimarisini, maliyet yapısını ve optimizasyon stratejilerini anlayarak, uygulayıcılar dağıtımları maksimum değer ve operasyonel verimlilik elde edecek şekilde uyarlayabilir.