پردازش GPU/CPU
منابع متناسب با inference، پردازش batch یا workloadهای سنگین انتخاب میشود.
AI Infrastructure
زیرساخت اجرای سرویسهای هوش مصنوعی را عملیاتی کنید
AI Platform آریانت برای تیمهایی است که میخواهند مدل، API، RAG یا سرویس پردازشی را روی زیرساخت قابل کنترل، امن و قابل رشد اجرا کنند.
RAGسناریوی دانش سازمانی
GPUپردازش سنگین
APIاستقرار سرویس هوشمند
AI PlatformModel + Data + API
Model
Vector DB
API
Storage
Inference آماده است
GPU/CPU Pool فعال است
قابلیتها
AI را از نمونه آزمایشی به سرویس قابل بهرهبرداری تبدیل کنید
برای تولید واقعی، مدل تنها کافی نیست؛ داده، API، امنیت، ذخیرهسازی و مانیتورینگ هم باید طراحی شوند.
داده و Vector Store
برای RAG، embedding، فایلها و دیتای سازمانی، مسیر ذخیرهسازی و دسترسی طراحی میشود.
API و استقرار
مدل یا workflow هوشمند به شکل API قابل استفاده، امن و قابل مانیتور شدن منتشر میشود.
معماری AI
مدل، داده و سرویس را در یک مسیر عملیاتی ببینید
سرویس AI باید بتواند داده را دریافت کند، پردازش کند، پاسخ دهد و در production قابل پایش و کنترل باشد.
طراحی مسیر داده برای RAG و فایلهای سازمانی
تفکیک inference API از پردازشهای batch
پایش مصرف، latency و خطاهای مدل
model runtimeAPI / worker
vector storeRAG ready
storageobject + dataset
monitoringlatency / errors / cost
راهاندازی
از ایده AI تا سرویس قابل استفاده
قبل از انتخاب منابع، نوع مدل، داده، latency و مسیر API بررسی میشود.
تعریف use case
RAG، چتبات، طبقهبندی، پردازش فایل یا API هوشمند مشخص میشود.
طراحی داده و runtime
مدل، vector DB، storage و منابع پردازشی انتخاب میشوند.
استقرار و پایش
API یا worker مستقر و شاخصهایی مثل latency و خطا مانیتور میشوند.
کاربردها
برای تیمهایی که AI را وارد محصول میکنند
از دستیار سازمانی تا API پردازشی، زیرساخت AI باید قابل کنترل و قابل توسعه باشد.
RAG و دانش سازمانی
اتصال اسناد، embedding، vector DB و API پاسخگویی روی دادههای داخلی.
مشاوره AIInference API
انتشار مدل به شکل endpoint برای اپلیکیشن، پنل یا سرویس backend.
طراحی APIپردازش داده و فایل
پردازش batch، استخراج اطلاعات، خلاصهسازی یا دستهبندی روی فایلهای حجیم.
بررسی سناریوسوالات رایج درباره زیرساخت AI
پاسخ کوتاه به سوالهای شروع سرویسهای هوش مصنوعی.
آیا برای همه پروژههای AI به GPU نیاز است؟
خیر، برخی سناریوهای inference یا RAG با CPU هم قابل اجرا هستند. انتخاب منابع به مدل، latency و حجم درخواست بستگی دارد.
آیا دادههای سازمانی در RAG قابل استفاده است؟
بله، اما باید مسیر ذخیرهسازی، دسترسی، embedding و امنیت دادهها از ابتدا طراحی شود.
از کجا شروع کنیم؟
ابتدا use case، نوع داده، حجم درخواست، مدل موردنظر و سطح محرمانگی مشخص میشود؛ سپس معماری پیشنهاد میدهیم.
آیا میتوان مدل را به شکل API منتشر کرد؟
بله، مدل یا workflow هوشمند میتواند به شکل endpoint قابل مانیتور و قابل کنترل در اختیار اپلیکیشن قرار بگیرد.
Vector DB چه زمانی لازم است؟
برای RAG، جستوجوی معنایی و پاسخگویی بر اساس اسناد یا دانش سازمانی معمولاً به vector store نیاز دارید.
چطور هزینه اجرای AI کنترل میشود؟
با انتخاب مدل مناسب، محدودسازی درخواستها، پایش latency و مصرف منابع و تفکیک batch از real-time میتوان هزینه را کنترل کرد.
آیا دادههای حساس باید جدا نگهداری شوند؟
بله، سطح محرمانگی دادهها باید در storage، دسترسی، لاگها و مسیر پردازش مدل لحاظ شود.
آیا میتوان ابتدا نسخه آزمایشی ساخت؟
بله، بهتر است ابتدا MVP با داده و بار واقعی محدود اجرا شود و سپس منابع و معماری production نهایی شوند.
شروع AI عملیاتی
قبل از خرید منابع، سناریوی AI را دقیق کنید
مدل، داده، API، هزینه و شاخصهای عملیاتی را بررسی میکنیم تا زیرساخت مناسب انتخاب شود.