سرور GPU
سختافزار NVIDIA برای training، fine-tuning و inference با دسترسی مستقیم
قالب Hero تصویری
زیرساخت هوش مصنوعی (AI Infrastructure)
AI Infrastructure PlatformGPU، استقرار مدل، MLOps و مقیاسپذیری ابری — زیرساخت آماده production برای تیمهای AI در ایران. میزبانسام از سختافزار تا pipeline عملیاتی را در دیتاسنتر محلی با پشتیبانی فارسی فراهم میکند.
GPU
محاسبات سنگین AI
MLOps
چرخه کامل مدل
Production
آماده استقرار واقعی
ویژگیها
قابلیتهای کلیدی
آنچه در عمل برای تیم شما فراهم میکنیم.
استقرار مدل
Model serving با API مقیاسپذیر، autoscaling و load balancing
MLOps Pipeline
Versioning، CI/CD مدل، مانیتورینگ drift و rollback خودکار
مزیت
چرا میزبانسام؟
ترکیب تخصص فنی، دیتاسنتر ایران و پشتیبانی فارسی — برای تیمهایی که نتیجه عملی میخواهند.
- دیتاسنتر ایران برای دادههای آموزشی و inference حساس — compliance و latency بهینه
- پشتیبانی فارسی ۲۴/۷ برای تیمهای AI بدون نیاز به مهارت DevOps عمیق
- معماری modular: GPU، storage، vector DB و LLM hosting بهصورت یکپارچه
- امکان ابر هیبرید برای burst compute یا سرویسهای مکمل خارجی
- تجربه عملیاتی در production AI ایرانی با محدودیتهای شبکه
- یکپارچگی با DevOps میزبانسام برای Kubernetes و monitoring
فرآیند
چگونه همکاری میکنیم
از اولین جلسه تا عملیات production — شفاف و مرحلهبهمرحله.
ارزیابی workload
تعیین نیاز GPU، حجم داده، latency و الگوی inference
طراحی معماری
انتخاب stack (K8s، bare metal GPU، hybrid) و storage
راهاندازی
نصب GPU nodes، MLOps tools و pipeline استقرار
عملیات
مانیتورینگ، بهروزرسانی مدل و بهینهسازی هزینه compute
FAQ
سوالات متداول
چه GPUهایی در دسترس است؟
بسته به موجودی، سرورهای NVIDIA برای training و inference. در مشاوره، پیکربندی مناسب workload شما پیشنهاد میشود.
آیا زیرساخت AI روی Kubernetes است؟
بله. workloadهای AI روی Kubernetes managed میزبانسام یا bare metal GPU deploy میشوند.
دادههای آموزشی کجا ذخیره میشوند؟
در storage دیتاسنتر ایران با امکان backup و encryption. داده به خارج ارسال نمیشود مگر با تأیید شما.
آیا inference API با SLA ارائه میشود؟
بله. uptime، latency و پشتیبانی incident در قرارداد managed service تعریف میشود.
چگونه با DevOps یکپارچه است؟
از همان ابزارهای CI/CD، monitoring و IaC برای زیرساخت AI استفاده میشود — یک تیم عملیاتی.
آیا برای startupهای AI مناسب است؟
بله. از سرور GPU تکی تا cluster کامل — مقیاس با رشد محصول شما افزایش مییابد.
مرتبط