مرجع فارسی انتخاب مدل، setup، integration و deployment

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

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؟

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؟

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.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌ها و افرادی که می‌خواهند با حداقل friction اولین local run را انجام دهند و فرق بین desktop evaluation و local API را بفهمند.

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؟

GGUF، edge، inference روی CPU یا GPUهای کوچک، embedded apps و تیم‌هایی که می‌خواهند behavior runtime را دقیق‌تر کنترل کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که بعد از رسیدن به baseline خوب، به adaptation جدی فکر می‌کنند و نمی‌خواهند زودتر از موعد وارد training pipeline پرهزینه شوند.

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؟

تیم‌های فنی، سرویس‌های سفارشی Python، inference با منطق اختصاصی، training/fine-tuning و کار با مدل‌هایی که runtime آماده برایشان کافی نیست.

کجا به کار می‌آید؟

local deployment، edge، laptop inference و تیم‌هایی که می‌خواهند مدل را با footprint کوچک‌تر اجرا و جابه‌جا کنند.

کجا به کار می‌آید؟

RAG چندزبانه، semantic search، reranking روی corpus سازمانی و pipelineهایی که کیفیت retrieval برایشان حیاتی‌تر از chat model است.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

product discovery، مقایسه سریع مدل‌های محلی، demo برای غیرتوسعه‌دهنده‌ها و تیم‌هایی که GUI desktop می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

embedding و reranking service، RAG داخلی، search production و تیم‌هایی که می‌خواهند open models را با runtime مخصوص retrieval بالا بیاورند.

کجا به کار می‌آید؟

Apple Silicon workstationها، تيم هاي developer يا knowledge worker که مي خواهند local pilot، coding workflow يا RAG سبک را بدون رفتن فوري به سرور Linux شروع کنند.

کجا به کار می‌آید؟

platform teamها، infra ownerها و تيم هايي که از pilot گذشته اند و حالا بايد serving stack را بر اساس workload، hardware و on-call reality انتخاب کنند.

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؟

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؟

RAG، semantic search، deduplication و هر جایی که می‌خواهید embedding به‌عنوان سرویس مدیریت شود.

کجا به کار می‌آید؟

RAG چندمرحله‌ای، search stack سازمانی، ranking مجدد روی top-k و تیم‌هایی که می‌خواهند answer quality را بدون ساخت مدل خودشان بهتر کنند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

RAG system design، enterprise search selection و تیم‌هایی که retrieval quality برایشان KPI واقعی است.

کجا به کار می‌آید؟

RAG self-host، enterprise search داخل VPC و تیم‌هایی که می‌خواهند retrieval را تا لایه مدل کنترل کنند.

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؟

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

کجا به کار می‌آید؟

PDF retrieval، visual search در اسناد پیچیده، pipelineهای RAG سندی و محیط‌هایی که می‌خواهند retrieval تصویر-محور را خودشان کنترل کنند.

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؟

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

کجا به کار می‌آید؟

RAG، semantic retrieval و pipelineهایی که هم generation و هم embedding را در Google stack می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

local inference روی مک، developer workflow، ارزیابی مدل‌های باز روی Apple Silicon و تیم‌هایی که pilot را روی لپ‌تاپ‌های مک جلو می‌برند.

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؟

developer workstation ویندوز، pilot محلی، تست code assistant و تیم‌هایی که local AI را روی Windows/WSL می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

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

کجا به کار می‌آید؟

pipelineهای retrieval، document-centric systems و تیم‌هایی که Haystack-style component model را ترجیح می‌دهند.

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.