پل ML-Ops
تبدیل notebook به pipeline production قابل تکرار
قالب Hero تصویری
DevOps for AI — عملیات برای تیمهای AI
DevOps for AI Teamsزیرساخت عملیاتی برای تیمهای AI: استقرار مدل، مقیاس inference، CI/CD ML و reliability — میزبانسام پل بین data science و production را در ایران میسازد. Kubernetes، GPU و monitoring با پشتیبانی فارسی.
Bridge
ML + Operations
K8s
ارکستراسیون ML
SLA
Reliability مدل
ویژگیها
قابلیتهای کلیدی
آنچه در عمل برای تیم شما فراهم میکنیم.
Containerize مدل
Docker image مدل با dependency و versioning
CI/CD ML
test، validate و deploy خودکار مدل
مزیت
چرا میزبانسام؟
ترکیب تخصص فنی، دیتاسنتر ایران و پشتیبانی فارسی — برای تیمهایی که نتیجه عملی میخواهند.
- تیم data science بدون نگرانی زیرساخت روی مدل تمرکز کند
- عملیات در دیتاسنتر ایران با پشتیبانی فارسی
- یکپارچگی DevOps و AI در یک vendor
- Kubernetes native برای scale inference
- runbook incident برای outage مدل
- آموزش تیم ML در deploy و monitor
فرآیند
چگونه همکاری میکنیم
از اولین جلسه تا عملیات production — شفاف و مرحلهبهمرحله.
ارزیابی gap
فاصله بین experiment و production فعلی
استانداردسازی
template deploy، registry و env management
اتوماسیون
pipeline از train تا production endpoint
Handover
آموزش تیم و مستندسازی runbook
FAQ
سوالات متداول
DevOps for AI برای چه کسی است؟
تیمهایی که مدل دارند اما زیرساخت production، scale و monitoring ندارند.
آیا جایگزین MLOps است؟
مکمل است — روی عملیات زیرساخت و deploy؛ MLOps روی چرخه مدل و داده.
از Kubernetes استفاده میکنید؟
بله. KServe، Seldon یا custom deployment روی K8s managed.
آیا فقط consulting است؟
خیر. managed operations مداوم نیز ارائه میشود.
چگونه با تیم DevOps موجود همکاره میکنید؟
با Git، CI/CD و monitoring مشترک — یا takeover عملیات ML.
آیا برای startup AI مناسب است؟
بله. از MVP تا scale — بدون استخدام SRE اختصاصی.
مرتبط