CrewAI çalıştırmak için bir GPU'ya ihtiyacım var mı?

Hayır — olağan kurulum için değil. CrewAI ajanları orkestre eder; asıl düşünme, bir API üzerinden çağırdığınız bir LLM'de (OpenAI, Anthropic vb.) olur. Sunucunuz sadece Python çalıştırır, ekip mantığını tutar ve HTTP çağrıları yapar. Bu, GPU değil CPU ve RAM işidir. Yalnızca modeli de yerel çalıştırırsanız (ör. Ollama üzerinden) bir GPU istersiniz, ki bu farklı, çok daha ağır bir kurulumdur.

Ne boyutta bir VPS'e ihtiyacım var?

Çoğu ekip kutuda hafiftir çünkü asıl ağır iş uzaktadır. 1–2 GB RAM'lik bir plan küçük bir ekibi rahatça yönetir. Birkaç ekip çalıştırırsanız, bellekte uzun konuşma geçmişleri tutarsanız ya da ajan belleği için bir vektör deposu eklerseniz 4 GB'a çıkın. Küçük başlayın — sonradan boyutlandırabilirsiniz.

Bağlantıyı kestikten sonra ekibi nasıl çalışır tutarım?

Onu bir systemd servisi olarak (önerilen) ya da hızlı testler için tmux'ta çalıştırın. systemd, çökerse yeniden başlatır ve önyüklemede başlatır — ki bu, dizüstünüzden ayrılmanın tüm amacıdır. Aşağıda tam bir desen var.

Kart ya da kimlik olmadan ödeyebilir miyim?

Evet. EQVPS, Base, Ethereum veya Polygon üzerinde USDC veya USDT alır ve kimlik kontrolü yoktur. Kayıt bir e-posta ve tek seferlik bir koddur. Küçük bir bakiye fonluyorsanız Base en düşük ağ ücretlerine sahiptir.

Ajan kendi sunucusunu kiralayabilir mi?

Evet — EQVPS bir MCP sunucusu sunar (mcp.eqvps.com/mcp), bu yüzden fonlanmış bir bakiyeye sahip bir ajan order_vps'i çağırıp kendisi bir kutu oluşturabilir. Ekibinizin işlerinden biri altyapı oluşturmaksa yararlı.

Bir VPS'te CrewAI çoklu ajan ekibi çalıştırın

CrewAI ekibiniz dizüstünüzde harika çalışıyor. Ajanlar birbiriyle konuşuyor, araştırmacı yazara devrediyor, her şey uğulduyor — ta ki kapağı kapatıp her şey durana kadar. Ya da görevin ortasında wifi'niz kopana kadar. Ya da yeniden başlatıp onu yeniden başlatmayı unutana kadar.

Yalnızca siz izlerken çalışan bir ekip otomasyon değildir. Bir demodur. Onu bir VPS'e taşımak, onu siz uyurken gerçekten çalışan bir şeye dönüştüren şeydir.

Neden bir sunucu, makineniz değil

Teklif basit: bir VPS, kapağını asla kapatmayan bir bilgisayardır. Sabit bir IP'si vardır, uyumaz ve süreç ölürse kendini geri getirebilir. Tasarımı gereği uzun, konuşkan, çok adımlı işler yürüten bir çoklu ajan ekibi için bu, "bir kez çalıştı" ile "üç haftadır çalışıyor" arasındaki farktır.

İnsanları iyi anlamda şaşırtan ikinci bir neden var: güçlü bir makineye ihtiyacınız yok. Bunun üzerine biraz sonra, çünkü herkesin ilk sorduğu soru budur.

Hayır, bir GPU'ya ihtiyacınız yok

Ajanları barındırma konusunda insanların yanlış anladığı kısım budur. CrewAI bir orkestratördür. Hangi ajanın, hangi sırayla, hangi bağlamla hareket edeceğine karar verir — ve sonra asıl akıl yürütmeyi yapması için bir dil modelinden ister. O model neredeyse her zaman bir API'nin arkasında yaşar: OpenAI veya Anthropic'e bir istek gönderirsiniz, onu GPU'larında çalıştırırlar, geri metin alırsınız.

Yani sunucunuz üç şey yapar: Python çalıştırır, ekibin durumunu tutar ve HTTPS çağrıları yapar. Bunların hiçbiri bir GPU'ya dokunmaz. Düz bir CPU VPS'i tam olarak doğrudur. Bunun değiştiği tek durum, modeli de yerel çalıştırmak istemenizdir — ama bu ayrı, daha ağır bir projedir ve çoğu ekip bunu yapmaz.

Pratikte: 1–2 GB'lık bir plan küçük bir ekibi zorlanmadan çalıştırır. Aynı anda birkaç ekip çalıştırıyorsanız, RAM'de büyük konuşma geçmişleri tutuyorsanız ya da uzun vadeli ajan belleği için bir vektör veritabanı ekliyorsanız 4 GB'a çıkın.

Asıl kurulum

Taze Ubuntu kutusu, sipariş verdikten yaklaşık bir dakika sonra root. İşte tamamı:

# Python + venv
apt update && apt install -y python3-venv python3-pip
python3 -m venv ~/crew && source ~/crew/bin/activate

# CrewAI
pip install crewai crewai-tools

# your project
mkdir ~/mycrew && cd ~/mycrew
# copy your crew.py and .env up here (scp / git clone)

.env dosyanız önemli olan tek sırrı tutar — LLM API anahtarını:

OPENAI_API_KEY=sk-...
# or ANTHROPIC_API_KEY, etc.

Ardından normal bir python crew.py onu çalıştırır. Bu, elle yapılan versiyondur. Çalışır, ama SSH oturumunuz kapandığı an ölür — ki bu bizi bir sunucunun asıl amacına getiriyor.

systemd ile hayatta tutun

tmux hızlı bir test için iyidir. Gerçek herhangi bir şey için systemd kullanın — çökerse ekibi yeniden başlatır ve yeniden başlatmada onu ayağa kaldırır. Bunu /etc/systemd/system/mycrew.service içine bırakın:

[Unit]
Description=CrewAI crew
After=network-online.target

[Service]
WorkingDirectory=/root/mycrew
ExecStart=/root/crew/bin/python /root/mycrew/crew.py
Restart=always
RestartSec=5
EnvironmentFile=/root/mycrew/.env

[Install]
WantedBy=multi-user.target

systemctl daemon-reload
systemctl enable --now mycrew
journalctl -u mycrew -f   # watch it work

Şimdi ekip önyüklemede çalışır, hatada yeniden başlar ve okuyabileceğiniz her yere kayıt tutar. Dizüstünüzü kapatın — umursamıyor.

Bunun için ödeme

Kayıt bir e-posta ve tek seferlik bir koddur — kart yok, kimlik yok. Base, Ethereum veya Polygon üzerinde USDC veya USDT ile bir bakiye fonlarsınız (Base ücretlerde en ucuzu) ve siparişler ondan çekilir. Çoğunlukla dışa API çağrıları yapan bir ekip için varsayılan NAT planı iyidir ve daha ucuzdur; ekibin gelen servisler için kendi genel IPv4'üne ihtiyacı varsa yalnızca bir -ip planı seçin.

Güzel bir numara: EQVPS'in mcp.eqvps.com/mcp adresinde bir MCP sunucusu var. Sağlama işi de ekibinizin işlerinden biriyse, fonlanmış bir bakiyeye sahip bir ajan order_vps'i çağırıp kendi başına bir kutu ayağa kaldırabilir — ödeme ekranında insan yok.

Dürüstçe söylenecekler

LLM API anahtarlarını siz getirirsiniz. Modeli değil, ekibi biz barındırırız. OpenAI/Anthropic faturanız ayrıdır ve yoğun bir ekip için genellikle daha büyük maliyettir — VPS ucuz kısımdır.

Yalnızca CPU'dur, Almanya'da tek veri merkezi. Yerel GPU çıkarımı yok ve gecikme, kullanıcılarınız ya da API'leriniz Avrupa'ya yakınsa en iyisidir. ABD'de barındırılan LLM API'lerine giden bir ekip için fazladan sıçrama milisaniyelerdir — model gecikmesinin yanında önemsiz — ama bilmeye değer.

Modeliniz için değil, belleğiniz için boyutlandırın. RAM kullanımınızı gerçekten büyüten şey, ajan sayısı değil, konuşma geçmişi ve eklediğiniz herhangi bir vektör deposudur. Bir gün journalctl ve htop'u izleyin ve gerekirse boyutlandırın.

Çıkarım

Bir CrewAI ekibi, uyumayan bir şeye aittir. Hamle kısadır: bir CPU VPS'i, pip install crewai, bir systemd birimi, bir .env içindeki API anahtarınız. On dakika ve ekibiniz "dizüstü açık olduğunda" yerine 7/24 çalışıyor. Yaklaşık bir dakikada root, kripto ile ödeme, bellek size söylediğinde boyutlandırma — ve ajanların işlerine devam etmesine izin verin.