دایرکتوری حرفه‌ای مدل‌ها، ابزارها و راهنماهای راه‌اندازی

محصولات agentic، backofficeهای سندمحور، workflowهای کدنویسی و تیم‌هایی که می‌خواهند عملیات inference را برون‌سپاری کنند.

تیم‌های product، infra و enterprise که باید تصمیم deployment بگیرند و نمی‌خواهند تحت‌تأثیر hype یک مسیر اشتباه انتخاب کنند.

تیم‌هایی که می‌خواهند روی اسناد داخلی، دانش سازمانی، policy و document assistant یک RAG قابل‌نگهداری بسازند.

هر تیمی که AI را از demo وارد محصول یا فرایند سازمانی می‌کند؛ مخصوصاً محیط‌های حساس، customer-facing و agentic.

تحلیل سند، agentهای دانشی، بازنویسی حرفه‌ای و تیم‌هایی که روی Bedrock یا Vertex AI نیز deployment می‌خواهند.

tech leadها، infra leadها و product ownerهایی که باید یک AI feature را به‌شکل production-grade وارد سیستم واقعی کنند.

محصولات multimodal، تحلیل PDF و ویدئو، RAGهای اسنادی و تیم‌هایی که روی Google Cloud یا Vertex AI کار می‌کنند.

تیم‌هایی که می‌خواهند مدل‌ها را مقایسه، weightها را مدیریت، dataset و adapter را منتشر و از یک ecosystem منسجم برای open model workflow استفاده کنند.

محصولات agentic، document AI، multimodal appها و تیم‌هایی که زیرساخت inference را نمی‌خواهند خودشان نگه دارند.

workflowهای قرارداد، فاکتور، policy، proposal review و هر use-case که سند source-of-truth است.

document AI، تحلیل تصویر و PDF، بازرسی کیفیت محتوای تصویری و workflowهای چندوجهی که باید روی زیرساخت خودتان هم قابل اجرا باشند.

سازمان‌هایی که بین API و self-host جابه‌جا می‌شوند و می‌خواهند از مدل‌های متنوع این خانواده برای code، vision و enterprise search استفاده کنند.

OCR-aware workflows، document AI، visual QA، agentهای چندوجهی و محیط‌هایی که latency و data boundary باید داخل infra خودتان کنترل شود.

RAG اسنادی، visually rich retrieval و pipelineهایی که text-only retrieval کافی نیست.

multimodal chat، voice-enabled assistant، image + text workflows و تجربه‌های unified که نمی‌خواهند کاملاً وابسته به API بسته باشند.

LoRA، adapter-based tuning، domain adaptation کم‌هزینه و تیم‌هایی که می‌خواهند experimentation را بدون full training شروع کنند.

stack self-host، private infra، rollout مدل‌های باز و تیم‌هایی که production serving را روی Linux جلو می‌برند.

edge و local AI، prototypeهای self-host و تیم‌هایی که مدل بازتر اما manageable می‌خواهند.

visual question answering، document reading، تحلیل تصویر و پژوهش/محصولاتی که می‌خواهند روی VLM باز کار کنند.

سازمان‌هایی که already در AWS هستند، policy و governance برایشان مهم است و می‌خواهند model access را داخل همان cloud plane نگه دارند.

Google Cloud-native teams، managed AI platform، teamهای data/ML که already روی Vertex و GCP workflow دارند.

تیم‌هایی که به مدل جدید API-first با context بزرگ، function calling و workflowهای agentic علاقه دارند و می‌خواهند گزینه جایگزین جدی در سبد proprietary داشته باشند.

captioning، visual question answering، image understanding و سناریوهایی که VLM باز و نسبتاً سبک می‌خواهند.

Azure-centric organizations، enterprise governance، app teams که می‌خواهند model access و security controls را داخل Azure نگه دارند.

prototype تا implementation RAG، document pipeline، retrieval orchestration و تیم‌هایی که chain-level composition می‌خواهند.

copilotهای داخلی سبک، edge deployment و تیم‌هایی که Azure و Windows/ONNX مسیر مهمشان است.

image and video segmentation، annotation workflow، inspection pipeline و محصولاتی که mask و region-level output لازم دارند.

سازمان‌های AWS-centric که endpoint، autoscaling، model package و rollout cloud-managed می‌خواهند.

سازمان‌های AWS-first، RAG و assistantهای enterprise با integration نزدیک به Bedrock و خدمات ابری آمازون.