مرجع فارسی انتخاب مدل، setup، integration و deployment

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

LLM serving سازمانی، endpointهای چندکاربره، self-host در مقیاس متوسط تا بالا، embedding service و migration از pilot local به production.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند مدل را داخل زیرساخت خودشان اجرا کنند، quantize کنند، LoRA بزنند و control بیشتری روی داده و serving داشته باشند.

کجا به کار می‌آید؟

prototype محلی، ارزیابی اولیه مدل‌های open-weight، demo داخلی، RAG سبک و backendهایی که OpenAI-compatible local endpoint می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

محصولات چندزبانه، assistantهای self-host، coding workflowها و تیم‌هایی که stack open-weight اما مدرن می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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.

کجا به کار می‌آید؟

CTO، tech lead و product/infra teamهايي که بايد baseline مدل را براي محصول، coding workflow يا assistant سازماني انتخاب کنند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

backendهای API-first، appهای agentic، workflowهای structured output و تیم‌هایی که می‌خواهند contract جدیدتر OpenAI را جدی و production-safe پیاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

code generation، repo-aware workflows سبک، local coding assistants و self-host روی stackهای رایج.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که voice assistant، call automation، spoken UI یا voice support را با کاربر واقعی اجرا می‌کنند و باید chain کامل STT → reasoning → tools/RAG → TTS را قابل اتکا کنند.

کجا به کار می‌آید؟

ارزیابی‌های comparative، code-heavy workloads و سازمان‌هایی که می‌خواهند بین API و self-host انعطاف داشته باشند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌هایی که از قبل روی Hugging Face ecosystem سرمایه‌گذاری کرده‌اند، container-based serving می‌خواهند و deployment inference را با artifact management رسمی HF می‌بینند.

کجا به کار می‌آید؟

agentهای tool-backed، workflowهای call-and-validate، backofficeهای حساس و تیم‌هایی که می‌خواهند tool use را تمیز و قابل‌کنترل پیاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند coding agent را از داخل ترمینال و روی repo واقعی تجربه کنند، با امکان چندفایلی و workflow مهندسی نزدیک به کار روزمره.

کجا به کار می‌آید؟

MVP سريع، backendهاي product-first، appهاي agentic يا document-heavy و تيم هايي که مي خواهند قبل از self-host سراغ value عملي بروند.

کجا به کار می‌آید؟

IDE assistant داخلی، code review helper، generation روی repo خصوصی و pipelineهایی که self-host و cost control مهم است.

کجا به کار می‌آید؟

issue delegation، background coding tasks، PR-based iteration و تیم‌هایی که می‌خواهند coding agent را در GitHub workflow عملیاتی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

SFT، preference optimization، reward modeling و تیم‌هایی که می‌خواهند post-training را reproducible و scriptable جلو ببرند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

chat UI داخلی، RAG demo، تیم‌های غیرزیرساختی که می‌خواهند model access، user-facing interface و tooling را سریع ببینند.

کجا به کار می‌آید؟

انتخاب coding assistant، تعیین build-vs-buy، و تصمیم بین API proprietary و self-host code modelها.

کجا به کار می‌آید؟

IDE-centric teams، local/offline coding flows، model switching و setupهایی که باید با MCP و configهای reusable کار کنند.

کجا به کار می‌آید؟

pilot داخلی، chat portal تیمی، RAG سبک و تیم‌هایی که می‌خواهند بدون serving سنگین سریع به surface usable برسند.

کجا به کار می‌آید؟

agent workflow چندمرحله‌ای، stateful execution، tool orchestration و تیم‌هایی که graph-based control می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

دانش سازمانی، search-heavy assistantها و تیم‌هایی که روی retrieval و citation حساس‌اند.

کجا به کار می‌آید؟

provider routing، fallback، cost control، unified API surface و backendهایی که چند vendor را هم‌زمان مصرف می‌کنند.

کجا به کار می‌آید؟

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