Experiment Tracking
MLflow/W&B برای ثبت run، metric و artifact
قالب Hero تصویری
MLOps — از آموزش تا production
Machine Learning Operationsچرخه کامل MLOps: versioning مدل، pipeline آموزش، استقرار production و مانیتورینگ drift — میزبانسام برای تیمهای AI ایرانی در دیتاسنتر محلی. یکپارچه با GPU، Kubernetes و DevOps با پشتیبانی فارسی.
End-to-End
چرخه کامل مدل
Version
کنترل نسخه مدل
Drift
مانیتورینگ کیفیت
ویژگیها
قابلیتهای کلیدی
آنچه در عمل برای تیم شما فراهم میکنیم.
Model Deployment
CI/CD مدل به staging و production با approval
Drift Detection
هشدار degradation کیفیت و trigger retrain
مزیت
چرا میزبانسام؟
ترکیب تخصص فنی، دیتاسنتر ایران و پشتیبانی فارسی — برای تیمهایی که نتیجه عملی میخواهند.
- MLOps در دیتاسنتر ایران — داده آموزشی و مدل داخلی
- پشتیبانی فارسی برای pipeline و incident مدل
- یکپارچگی GPU، K8s و monitoring در یک بستر
- کاهش زمان از experiment تا production
- reproducibility با versioning داده و کد
- امکان hybrid برای burst training در ابر
فرآیند
چگونه همکاری میکنیم
از اولین جلسه تا عملیات production — شفاف و مرحلهبهمرحله.
Maturity assessment
ارزیابی فرآیند فعلی ML و gap
Platform setup
راهاندازی registry، pipeline و feature store
Pipeline اول
اتوماسیون train → validate → deploy
عملیات
monitoring، retrain و governance مدل
FAQ
سوالات متداول
MLOps با DevOps چه فرقی دارد؟
MLOps علاوه بر زیرساخت، versioning مدل، data pipeline و drift را مدیریت میکند.
از چه ابزارهایی استفاده میکنید؟
MLflow، Kubeflow، Argo، DVC — متناسب با stack و مقیاس تیم.
آیا روی GPU train میشود؟
بله. job training روی GPU cluster دیتاسنتر ایران schedule میشود.
چگونه مدل به production میرود؟
pipeline CI/CD پس از validation، deploy به inference endpoint با canary.
آیا برای تیم کوچک ML مناسب است؟
بله. از setup ساده MLflow تا platform کامل سازمانی.
داده حساس چگونه محافظت میشود؟
access control، encryption و نگهداری در ایران — بدون export پیشفرض.
مرتبط