زیرساخت هوش مصنوعی
بستر جامع GPU، استقرار مدل و MLOps برای production
مشاهده ←قالب Hero تصویری
راهکارهای هوش مصنوعی و زیرساخت AI
AI Solutions & Infrastructureزیرساخت AI، MLOps، میزبانی LLM و اتوماسیون گردشکار — میزبانسام بستر عملیاتی محصولات هوش مصنوعی را در ایران فراهم میکند. از سرور GPU تا pipelineهای RAG، با پشتیبانی محلی و دیتاسنتر داخلی.
۶+
راهکار تخصصی AI
GPU
سرور محاسباتی در ایران
End-to-End
از آموزش تا production
راهکارها
همه راهکارها
مجموعه کامل خدمات ما در این حوزه — هر کدام با پشتیبانی فارسی و زیرساخت ایران.
MLOps
چرخه کامل از آموزش مدل تا استقرار و مانیتورینگ
مشاهده ←میزبانی LLM
استقرار مدلهای زبانی بزرگ با inference مقیاسپذیر
مشاهده ←سرور GPU
محاسبات سنگین AI، آموزش مدل و inference
مشاهده ←DevOps for AI
عملیات و زیرساخت برای تیمهای AI
مشاهده ←RAG Pipelines
بازیابی و تولید پاسخ برای اپلیکیشنهای LLM
مشاهده ←n8n اتوماسیون
اتوماسیون گردشکار و یکپارچهسازی سرویسها
مشاهده ←
مزیت
چرا میزبانسام؟
ترکیب تخصص فنی، دیتاسنتر ایران و پشتیبانی فارسی — برای تیمهایی که نتیجه عملی میخواهند.
- زیرساخت AI آماده production در دیتاسنتر ایران — بدون وابستگی به سرویسهای خارجی برای داده حساس
- پشتیبانی فارسی توسط تیم مهندسی آشنا با چرخه MLOps و LLM
- سرور GPU محلی برای آموزش، fine-tuning و inference با latency پایین
- یکپارچگی DevOps و AI: استقرار، مقیاس و مانیتورینگ مدل در یک بستر
- امکان ابر هیبرید برای ترکیب inference محلی با سرویسهای مکمل
- اتوماسیون workflow با n8n برای اتصال LLM به ابزارهای کسبوکار
فرآیند
چگونه همکاری میکنیم
از اولین جلسه تا عملیات production — شفاف و مرحلهبهمرحله.
کشف use case
شناسایی نیازهای AI، حجم داده و محدودیتهای compliance
طراحی زیرساخت
انتخاب GPU، storage، pipeline و معماری استقرار مدل
پیادهسازی
راهاندازی MLOps، LLM hosting یا RAG pipeline
عملیات و بهبود
مانیتورینگ مدل، بهروزرسانی و بهینهسازی هزینه
FAQ
سوالات متداول
آیا سرور GPU در ایران دارید؟
بله. سرور GPU در دیتاسنتر میزبانسام برای آموزش، fine-tuning و inference در دسترس است.
MLOps با DevOps چه تفاوتی دارد؟
MLOps چرخه عمر مدل (آموزش، versioning، استقرار، مانیتورینگ drift) را مدیریت میکند؛ DevOps زیرساخت و pipeline استقرار را. هر دو در میزبانسام یکپارچهاند.
n8n برای چه سناریوهایی مناسب است؟
اتوماسیون گردشکار، اتصال APIها، trigger کردن LLM و یکپارچهسازی CRM، تیکتینگ و ابزارهای داخلی.
آیا میتوانم مدل open-source را در ایران host کنم؟
بله. Llama، Mistral و مدلهای مشابه با inference محلی و کنترل کامل داده پشتیبانی میشوند.
RAG pipeline چه مزایایی دارد؟
پاسخهای دقیقتر بر اساس اسناد داخلی شما، بدون ارسال داده به APIهای خارجی.
چقدر زمان برای راهاندازی زیرساخت AI نیاز است؟
setup پایه GPU و inference از چند روز؛ MLOps کامل یا RPA معمولاً چند هفته تا چند ماه.
مرتبط