هوش گیتهوش گیترسانه، شبکه و یادگیری AI
ورود
خانهشبکهمدل‌هایادگیریپروژه‌ها
Hooshgate Referenceراهنمای استقراروزن‌بازبازبینی: 2026-04-24

راه اندازي self-host براي LLM در production

اين guide براي لحظه اي است که self-host از demo و benchmark عبور مي کند و بايد به سرويس پايدار، monitorable و rollbackable تبديل شود؛ با owner روشن براي GPU، gateway، observability و incident response.

بهترین کاربرد

تيم هايي که workload پايدار، data boundary روشن و آمادگي on-call و capacity planning دارند و مي خواهند self-host را واقعا وارد production کنند.

مسیر اجرا

production self-host with explicit ownership

ملاحظه مهم

اگر تيم شما هنوز owner عملياتي براي GPU، rollout و incident ندارد، self-host production بيشتر از آن که صرفه اقتصادي بسازد، debt و downtime مي سازد.

دسترسی سریع

پوشش صفحهقرارداد راهنمامرورآموزشنصبران‌تایمپیاده‌سازیاستقرارعملیاتریسک‌هامقایسهارزیابیمنابع

لایسنس

Production self-host deployment guide

پیچیدگی

high ops and platform maturity

تسک‌ها

چت و دستیار • استدلال و تحلیل • کدنویسی

مودالیته‌ها

متن و چت • چندوجهی • Embedding / بردارسازی

پوشش واقعی

این صفحه چه packهایی را واقعاً پوشش می‌دهد؟

مرور مدل

کامل

این صفحه باید اول به‌عنوان مرجع شناخت، fit و boundary تصمیم‌گیری قابل اتکا باشد.

آموزش عملی

خلاصه روی همین صفحه

این pack روی این صفحه بیشتر در نقش سناریوی تصمیم‌یار و rollout path آمده است.

نصب و راه‌اندازی

خلاصه روی همین صفحه

این صفحه setup را به‌اندازه لازم پوشش می‌دهد، نه به‌عنوان playbook کامل.

راهنمای self-host روی لینوکساکوسیستم LiteLLM

serving و runtime

کامل

runtime و serving path در این نوع صفحه بخش اصلی decision surface است.

راهنمای self-host روی لینوکسراهنمای deployment برای محصول و سازمان

پیاده‌سازی

خلاصه روی همین صفحه

روی family page فقط patternها و بلوک‌های معماری اصلی برای انتخاب سریع آمده است.

اکوسیستم LiteLLMاکوسیستم vLLM

سازگارسازی

تعریف نشده

fine-tuning در این نوع صفحه محور اصلی نیست.

استقرار

کامل

deployment و ops اینجا عمق بیشتری نسبت به family page دارد.

مقايسه stackهاي serving و inferenceراهنمای deployment برای محصول و سازمان

مقایسه

خلاصه روی همین صفحه

مقایسه در این نوع صفحه برای ایجاد context آمده، نه به‌عنوان matrix کامل.

مقايسه stackهاي serving و inference

ارزیابی

کامل

بدون eval و quality gate این hub نباید overclaim کند؛ بنابراین checklist ارزیابی روی صفحه آمده است.

منابع رسمی

کامل

منابع رسمی و مسیر مطالعه بیشتر باید روی هر صفحه کامل و شفاف باشد.

قرارداد راهنما

این راهنما دقیقاً برای چه چیزی است و بعد از آن به کجا می‌رویم؟

بهترین کاربرد

تيم هايي که workload پايدار، data boundary روشن و آمادگي on-call و capacity planning دارند و مي خواهند self-host را واقعا وارد production کنند.

مناسب نیست برای

اگر تيم شما هنوز owner عملياتي براي GPU، rollout و incident ندارد، self-host production بيشتر از آن که صرفه اقتصادي بسازد، debt و downtime مي سازد.

پیش‌نیازها

workload پايدار و load profile، owner براي on-call و capacity، staging شبيه production، incident و rollback plan

خروجی مورد انتظار

deployment planي که engine، gateway، SLO، rollback و ownerهاي عملياتي آن مشخص و تست شده اند

مرحله 1 تا 3

اگر فقط بخواهید با حداقل ابهام شروع کنید، از این سه گام جلو بروید.

مرحله 1

قبل از هر چيز load profile، context size و concurrency واقعي را روشن کنيد.

مرحله 2

يک stack serving را در staging با همان model family و hardware benchmark کنيد.

مرحله 3

gateway، auth، caching، logging و health checks را بيرون از engine مستقر کنيد.

گام‌های بعدی پیشنهادی

  • اگر engine هنوز قطعي نيست، اول serving-stack-comparison را باز کنيد.
  • اگر guardrail و observability شما ضعيف است، page مربوط به guardrails و evaluation را کنار اين guide ببينيد.
  • اگر deployment شما بايد API و self-host را با هم route کند، LiteLLM و gateway design را هم در scope بياوريد.

یادداشت‌های عملیاتی

  • staging under load
  • limited canary
  • tenant-by-tenant rollout
  • steady-state review cadence

سخت‌افزار / cost / runtime

  • GPU servers sized by real context and concurrency
  • fast storage for artifacts and cache
  • dedicated GPU nodes
  • در self-host production، latency، GPU utilization و cost per tenant را بايد با هم ديد؛ throughput خوب بدون rollback و incident hygiene کافي نيست.

راهنماهای مرتبط

این guide به‌تنهایی پایان مسیر نیست. برای decision یا rollout بعدی یکی از این صفحه‌ها را باز کنید.

مقایسه تصمیم‌یار

مقايسه stackهاي serving و inference

وقتي open model انتخاب شده، سؤال بعدي فقط «کجا deploy کنيم؟» نيست؛ سؤال اين است که vLLM، TGI، endpoint managed يا cloud serving براي latency، throughput، ownership و migration path شما کدام trade-off را مي سازند.

راهنمای نصب

راهنمای self-host روی لینوکس

این guide برای تیمی است که واقعاً می‌خواهد روی Linux self-host کند: انتخاب بین vLLM، TGI، GGUF، container و incident path.

اکوسیستم / ابزار

اکوسیستم LiteLLM

LiteLLM برای تیم‌هایی مهم است که multi-provider gateway، routing و compatibility layer می‌خواهند و نمی‌خواهند هر provider را جدا در backend پیاده کنند.

مرور راهنما

این راهنما چه مسیری را روشن می‌کند؟

اين صفحه براي وقتي است که decision self-host تقريبا گرفته شده و حالا بايد آن را به يک deployment path قابل اتکا تبديل کنيد.

خود مدل يا engine فقط بخشي از داستان است. gateway، auth، request shaping، logging، rollback و capacity planning همان قدر مهم اند.

اگر هنوز use-case يا load profile شما مبهم است، ممکن است براي production self-host زود باشد و managed path يا API-first هنوز انتخاب بهتري باشد.

نقاط قوت

  • تمرکز بر rollout مرحله اي و نه فقط آوردن يک engine بالا
  • پوشش latency، cost، hardware و guardrail در کنار هم
  • مناسب براي تيم هاي platform و infra با owner روشن

محدودیت‌ها

  • جاي benchmark و load test اختصاصي شما را نمي گيرد
  • بدون team maturity و incident response اين guide هم کافي نيست
  • بعضي workloadها هنوز با managed path اقتصادي تر و امن ترند

تفاوت کلیدی

سه نکته‌ای که این خانواده را از گزینه‌های هم‌رده جدا می‌کند.

نکته 1

در برابر Linux self-host guide، اين صفحه روي production readiness و operations تمرکز دارد.

نکته 2

در برابر serving stack comparison، اينجا direction انتخاب نشده و goal rollout است.

نکته 3

در برابر guardrails-observability، guardrail بخشي از deployment plan اين صفحه است نه کل موضوع.

برای چه مناسب است

  • تيم هايي که workload پايدار، data boundary روشن و آمادگي on-call و capacity planning دارند و مي خواهند self-host را واقعا وارد production کنند.
  • workload پايدار، data boundary روشن و owner عملياتي داريد.
  • cost و latency را با scale واقعي سنجيده ايد و destination شما واقعا self-host است.
  • migration، rollback و observability را از قبل طراحي کرده ايد.

برای چه مناسب نیست

  • اگر تيم شما هنوز owner عملياتي براي GPU، rollout و incident ندارد، self-host production بيشتر از آن که صرفه اقتصادي بسازد، debt و downtime مي سازد.
  • هنوز use-case يا load profile شما مبهم است.
  • تيم شما owner on-call، gateway يا capacity planning ندارد.
  • فقط براي کاهش هزينه حدسي سراغ self-host مي رويد.

آموزش عملی

از benchmark به service پايدار برسيد

استقرار يک LLM داخلي براي assistant يا coding workflow با traffic سازماني

مرحله 1

load profile، SLO و failure budget را قبل از هر deployment مکتوب کنيد.

مرحله 2

stack serving و model artifact را در staging زير traffic مشابه production benchmark کنيد.

مرحله 3

gateway، auth، rate limit، fallback و observability را هم زمان با runtime بسازيد.

مرحله 4

rollout را با canary، rollback drill و capacity alert مرحله اي جلو ببريد.

نمونه ورودی

سرويس داخلي چندتيمي با حجم درخواست پايدار و الزام data boundary

خروجی مورد انتظار

deployment planي که engine، gateway، SLO، rollback و ownerهاي عملياتي آن مشخص و تست شده اند

خطاهای رایج

اشتباه‌هایی که معمولاً باعث می‌شوند pilot یا implementation شکست بخورد.

نکته 1

اگر rollback را فقط روي کاغذ داشته باشيد، اولين incident cost واقعي تصميم self-host را نشان مي دهد.

نکته 2

اگر cost را به ازاي task و tenant نبينيد، بعدا متوجه مي شويد صرفه اقتصادي شما حدسي بوده است.

راهنمای نصب

پيش نيازهاي rollout production

single-model internal service

برای چه مناسب است

يک workload مشخص با traffic سازماني محدود تا متوسط

کجا مناسب نیست

پلتفرم چندمدلي يا multi-tenant پيچيده از روز اول

مسیر شروع

  • يک model family و engine واحد انتخاب کنيد.
  • gateway و auth بيروني را اضافه کنيد.
  • load test و rollback drill را اجرا کنيد.

نمونه دستور

vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

trade-off

وضوح بيشترsurface کمترانعطاف محدودتر

multi-model gateway

برای چه مناسب است

پلتفرم هاي داخلي با چند workload و migration plan

کجا مناسب نیست

تيم بدون routing discipline يا بدون observability قوي

مسیر شروع

  • model classes و routing rule را تعريف کنيد.
  • gateway را جلوتر از engineها قرار دهيد.
  • cost، latency و failure را per-route ببينيد.

نمونه دستور

Keep routing and fallback in one gateway layer

trade-off

انعطاف بيشترdebugging سخت ترنياز به discipline بالاتر

managed cloud with owned engine

برای چه مناسب است

تيم هاي cloud-native که GPU fleet را مديريت مي کنند اما rollout و platform control مي خواهند

کجا مناسب نیست

pilotهاي کوچک يا team فاقد platform owner

مسیر شروع

  • cloud class و region را مشخص کنيد.
  • capacity و autoscaling را با workload واقعي تست کنيد.
  • incident flow و cost attribution را در همان path ببنديد.

نمونه دستور

Start with one endpoint class and one model before widening the matrix

trade-off

governance بهترپيچيدگي cloud بيشتروابستگي platform

پیش‌نیازها

  • workload پايدار و load profile
  • owner براي on-call و capacity
  • staging شبيه production
  • incident و rollback plan

محیط‌ها

  • Linux GPU servers
  • cloud GPU nodes
  • gateway service
  • metrics and logs stack

نکته‌های مهم

  • self-host production بدون staging واقعي تقريباً هميشه optimistic است.
  • capacity planning را فقط براساس average traffic نبينيد؛ tail behavior و burst را هم لحاظ کنيد.

مرحله 1

قبل از هر چيز load profile، context size و concurrency واقعي را روشن کنيد.

مرحله 2

يک stack serving را در staging با همان model family و hardware benchmark کنيد.

مرحله 3

gateway، auth، caching، logging و health checks را بيرون از engine مستقر کنيد.

مرحله 4

canary rollout، alerting و rollback drill را قبل از public launch تمرين کنيد.

فلو راه‌اندازی

یک نگاه سریع برای اینکه pilot را مرحله‌به‌مرحله جلو ببرید.

بلوک 1

قبل از هر چيز load profile، context size و concurrency واقعي را روشن کنيد.

بلوک 2

يک stack serving را در staging با همان model family و hardware benchmark کنيد.

بلوک 3

gateway، auth، caching، logging و health checks را بيرون از engine مستقر کنيد.

بلوک 4

canary rollout، alerting و rollback drill را قبل از public launch تمرين کنيد.

نمونه دستورها

vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
curl http://localhost:8000/health

serving و runtime

runtime choices در production self-host

اگر workload شما يک سرويس مشخص است، single-model path اغلب امن تر از gateway پيچيده است.

اگر tenantها و workloadها متنوع اند، gateway و route-aware observability را از روز اول ببينيد.

اگر managed cloud را انتخاب مي کنيد، raw engine tuning را با platform guardrail اشتباه نگيريد.

single-model serving

کجا مناسب است

  • workload ثابت و route ساده
  • سادگي عملياتي نسبي
  • انعطاف کمتر

کجا مناسب نیست

  • پلتفرم چندمدلي يا tenantهاي ناهمگن

مسیر شروع

گام 1

مدل و engine را تثبيت کنيد.

گام 2

load test واقعي بگيريد.

گام 3

gateway و auth را اضافه کنيد.

hardware / fit

  • dedicated GPU nodes

latency و cost

معمولا latency و troubleshooting شفاف تري دارد، اما flexibility کمتري براي migration و multi-workload مي دهد.

multi-model gateway

کجا مناسب است

  • platform teams و workloadهاي مختلف
  • flexibility
  • migration easier

کجا مناسب نیست

  • تيم بدون route-level logging و cost visibility

مسیر شروع

گام 1

model classes را تعريف کنيد.

گام 2

routing و fallback را explicit کنيد.

گام 3

metrics را per-route نگه داريد.

hardware / fit

  • GPU pools by workload class

latency و cost

انعطاف بيشتر است، اما latency، cache behavior و root-cause analysis هم پيچيده تر مي شود.

managed cloud self-host

کجا مناسب است

  • تيم هاي cloud-native با policy قوي
  • platform support
  • control نسبي

کجا مناسب نیست

  • تيم هايي که از platform dependency پرهيز مي کنند

مسیر شروع

گام 1

region و endpoint class را تعيين کنيد.

گام 2

autoscaling و cold-start را تست کنيد.

گام 3

cost attribution و rollback را ببنديد.

hardware / fit

  • managed cloud GPUs

latency و cost

burden bare-metal کمتر مي شود، اما pricing و cold-start مي توانند economics را جابه جا کنند.

پیاده‌سازی

Integration در production self-host

الگوهای مناسب

  • internal assistant service
  • RAG backend
  • coding platform integration
  • multi-team inference gateway

معماری پیشنهادی

  • runtime را پشت gateway با auth، quota و route policy نگه داريد.
  • prompt/template، retrieval و business logic را از engine جدا نگه داريد.
  • trace، metrics و incident context را از روز اول در هر route نگه داريد.

پایش و observability

  • p95 latency
  • GPU utilization
  • error budget
  • fallback rate
  • cost per tenant

بلوک معماری پیشنهادی

برای طراحی backend، RAG یا agent workflow از این ترتیب شروع کنید.

بلوک 1

runtime را پشت gateway با auth، quota و route policy نگه داريد.

بلوک 2

prompt/template، retrieval و business logic را از engine جدا نگه داريد.

بلوک 3

trace، metrics و incident context را از روز اول در هر route نگه داريد.

product backend

assistant يا coding workflow داخلي

flow

  • request به gateway وارد مي شود.
  • route، auth و rate control اعمال مي شود.
  • runtime پاسخ را مي سازد و نتيجه validate مي شود.

guardrail

  • quota per tenant
  • fallback route
  • cache and timeout policy

metric

  • task success
  • p95 latency
  • fallback usage

RAG and search service

دانش سازماني و retrieval-heavy apps

flow

  • retrieval جدا انجام مي شود.
  • runtime فقط synthesis را انجام مي دهد.
  • citation و answer quality در review loop کنترل مي شوند.

guardrail

  • citation enforcement
  • query class routing
  • manual escalation

metric

  • citation coverage
  • latency by stage
  • cost per answered query

platform operations

تيم platform يا infra

flow

  • capacity per workload class تعريف مي شود.
  • engine و model versionها version مي شوند.
  • upgrade و rollback در cadence جداگانه اجرا مي شود.

guardrail

  • change windows
  • canary policy
  • incident ownership

metric

  • rollback time
  • incident count
  • capacity headroom

استقرار

deployment و rollout production

stackهای مناسب

  • GPU inference nodes with a clear gateway layer
  • staging plus canary rollout
  • fallback path to another model, route or manual queue

سخت‌افزار / اجرا

  • GPU servers sized by real context and concurrency
  • fast storage for artifacts and cache

caveatهای production

  • بدون owner روشن براي on-call و capacity، self-host production شکننده است.
  • اگر fallback و rollback تمرين نشده باشد، incident اول cost واقعي اين تصميم را آشکار مي کند.

یادداشت latency و cost

در self-host production، latency، GPU utilization و cost per tenant را بايد با هم ديد؛ throughput خوب بدون rollback و incident hygiene کافي نيست.

عملیات production

عمليات و نگه داري

فازهای rollout

  • staging under load
  • limited canary
  • tenant-by-tenant rollout
  • steady-state review cadence

امنیت و policy

  • auth at the gateway
  • network boundaries
  • tenant isolation
  • audit trail for sensitive routes

observability و review

  • latency by route
  • GPU and memory pressure
  • error budget
  • cost per tenant
  • fallback events

maintenance و trade-off

  • version کردن model و gateway config
  • capacity review
  • incident postmortems
  • artifact cleanup and refresh

ریسک‌های رایج

چیزهایی که معمولاً pilot یا rollout را خراب می‌کنند

pitfallهای اصلی

این نکته‌ها معمولاً همان جاهایی هستند که تیم‌ها قبل از رسیدن به value عملی زمین می‌خورند.

نکته 1

خيلي از تيم ها runtime را deploy مي کنند اما gateway، auth و quota را به روز آخر مي سپارند.

نکته 2

اگر cost را فقط در سطح cluster ببينيد و نه در سطح tenant يا task، economics گمراه کننده مي شود.

مقایسه

چه زماني self-host production ارزش دارد؟

وقتی این مسیر انتخاب خوبی است

  • workload پايدار، data boundary روشن و owner عملياتي داريد.
  • cost و latency را با scale واقعي سنجيده ايد و destination شما واقعا self-host است.
  • migration، rollback و observability را از قبل طراحي کرده ايد.

وقتی باید مسیر دیگری را انتخاب کرد

  • هنوز use-case يا load profile شما مبهم است.
  • تيم شما owner on-call، gateway يا capacity planning ندارد.
  • فقط براي کاهش هزينه حدسي سراغ self-host مي رويد.

نقشه تصمیم

اگر هنوز بین این خانواده و گزینه‌های رقیب مردد هستید، از این trade-off path شروع کنید.

بلوک 1

تيم هايي که workload پايدار، data boundary روشن و آمادگي on-call و capacity planning دارند و مي خواهند self-host را واقعا وارد production کنند.

بلوک 2

production self-host with explicit ownership

بلوک 3

اگر تيم شما هنوز owner عملياتي براي GPU، rollout و incident ندارد، self-host production بيشتر از آن که صرفه اقتصادي بسازد، debt و downtime مي سازد.

راهنماي deployment براي محصول و سازمان

چه زمانی راه اندازي self-host براي LLM در production بهتر است

براي self-host production عميق تر و عملياتي تر است.

چه زمانی گزینه مقابل بهتر است

اگر deployment path شما هنوز بين چند direction مردد است، enterprise guide بالاتر است.

راهنماي self-host روي لينوکس

چه زمانی راه اندازي self-host براي LLM در production بهتر است

براي production rollout و ops detail دقيق تر است.

چه زمانی گزینه مقابل بهتر است

اگر هنوز در مرحله setup و runtime selection هستيد، Linux guide مقدم تر است.

مقايسه stackهاي serving و inference

چه زمانی راه اندازي self-host براي LLM در production بهتر است

وقتي direction self-host قطعي شده، اين page rollout را جلو مي برد.

چه زمانی گزینه مقابل بهتر است

اگر هنوز engine يا platform را انتخاب نکرده ايد، comparison مقدم تر است.

ارزیابی

Checklist self-host production

مرحله 1

load test با context size و traffic واقعي اجرا کنيد.

مرحله 2

rollback drill و failover را قبل از launch تمرين کنيد.

مرحله 3

latency، GPU utilization و cost per tenant را کنار هم ببينيد.

مرحله 4

incident ownership و review cadence مکتوب داشته باشيد.

منابع رسمی

منابع رسمی و مسیر مطالعه بیشتر

vLLM serving docs

https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html

HF Inference Endpoints docs

https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/about

TGI engine docs

https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/engines/tgi

SageMaker large model inference

https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/large-model-inference.html