مرجع فارسی انتخاب مدل، setup، integration و deployment

کجا به کار می‌آید؟

محصولات agentic، backofficeهای سندمحور، workflowهای کدنویسی و تیم‌هایی که می‌خواهند عملیات inference را برون‌سپاری کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های product، infra و enterprise که باید تصمیم deployment بگیرند و نمی‌خواهند تحت‌تأثیر hype یک مسیر اشتباه انتخاب کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند روی اسناد داخلی، دانش سازمانی، policy و document assistant یک RAG قابل‌نگهداری بسازند.

کجا به کار می‌آید؟

هر تیمی که AI را از demo وارد محصول یا فرایند سازمانی می‌کند؛ مخصوصاً محیط‌های حساس، customer-facing و agentic.

کجا به کار می‌آید؟

تحلیل سند، agentهای دانشی، بازنویسی حرفه‌ای و تیم‌هایی که روی Bedrock یا Vertex AI نیز deployment می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

LLM serving سازمانی، endpointهای چندکاربره، self-host در مقیاس متوسط تا بالا، embedding service و migration از pilot local به production.

کجا به کار می‌آید؟

tech leadها، infra leadها و product ownerهایی که باید یک AI feature را به‌شکل production-grade وارد سیستم واقعی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

محصولات multimodal، تحلیل PDF و ویدئو، RAGهای اسنادی و تیم‌هایی که روی Google Cloud یا Vertex AI کار می‌کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند مدل‌ها را مقایسه، weightها را مدیریت، dataset و adapter را منتشر و از یک ecosystem منسجم برای open model workflow استفاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌ها و افرادی که می‌خواهند با حداقل friction اولین local run را انجام دهند و فرق بین desktop evaluation و local API را بفهمند.

کجا به کار می‌آید؟

محصولات agentic، document AI، multimodal appها و تیم‌هایی که زیرساخت inference را نمی‌خواهند خودشان نگه دارند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند مدل را داخل زیرساخت خودشان اجرا کنند، quantize کنند، LoRA بزنند و control بیشتری روی داده و serving داشته باشند.

کجا به کار می‌آید؟

prototype محلی، ارزیابی اولیه مدل‌های open-weight، demo داخلی، RAG سبک و backendهایی که OpenAI-compatible local endpoint می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

workflowهای قرارداد، فاکتور، policy، proposal review و هر use-case که سند source-of-truth است.

کجا به کار می‌آید؟

محصولات چندزبانه، assistantهای self-host، coding workflowها و تیم‌هایی که stack open-weight اما مدرن می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

GGUF، edge، inference روی CPU یا GPUهای کوچک، embedded apps و تیم‌هایی که می‌خواهند behavior runtime را دقیق‌تر کنترل کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که بعد از رسیدن به baseline خوب، به adaptation جدی فکر می‌کنند و نمی‌خواهند زودتر از موعد وارد training pipeline پرهزینه شوند.

کجا به کار می‌آید؟

document AI، تحلیل تصویر و PDF، بازرسی کیفیت محتوای تصویری و workflowهای چندوجهی که باید روی زیرساخت خودتان هم قابل اجرا باشند.

کجا به کار می‌آید؟

تيم هايي که workload پايدار، data boundary روشن و آمادگي on-call و capacity planning دارند و مي خواهند self-host را واقعا وارد production کنند.

کجا به کار می‌آید؟

استخراج متن و ساختار از PDF، workflowهای سندمحور، backofficeهای فرم‌محور و archiveهای سازمانی.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های فنی، سرویس‌های سفارشی Python، inference با منطق اختصاصی، training/fine-tuning و کار با مدل‌هایی که runtime آماده برایشان کافی نیست.

کجا به کار می‌آید؟

local deployment، edge، laptop inference و تیم‌هایی که می‌خواهند مدل را با footprint کوچک‌تر اجرا و جابه‌جا کنند.

کجا به کار می‌آید؟

RAG چندزبانه، semantic search، reranking روی corpus سازمانی و pipelineهایی که کیفیت retrieval برایشان حیاتی‌تر از chat model است.

کجا به کار می‌آید؟

realtime voice agents، transcription، multilingual speech apps و محصولاتی که کیفیت، latency و turn handling در آن‌ها مهم است.

کجا به کار می‌آید؟

CTO، tech lead و product/infra teamهايي که بايد baseline مدل را براي محصول، coding workflow يا assistant سازماني انتخاب کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند voice assistant، call automation یا spoken UI بسازند و نیاز دارند کل زنجیره STT → reasoning → TTS را حرفه‌ای طراحی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌هایی که بین API و self-host جابه‌جا می‌شوند و می‌خواهند از مدل‌های متنوع این خانواده برای code، vision و enterprise search استفاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

OCR-aware workflows، document AI، visual QA، agentهای چندوجهی و محیط‌هایی که latency و data boundary باید داخل infra خودتان کنترل شود.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های تولید تصویر، پژوهش، pipelineهای visual generation، custom workflows و integration با adapterها و controlهای متنوع.

کجا به کار می‌آید؟

product discovery، مقایسه سریع مدل‌های محلی، demo برای غیرتوسعه‌دهنده‌ها و تیم‌هایی که GUI desktop می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

embedding و reranking service، RAG داخلی، search production و تیم‌هایی که می‌خواهند open models را با runtime مخصوص retrieval بالا بیاورند.

کجا به کار می‌آید؟

backendهای API-first، appهای agentic، workflowهای structured output و تیم‌هایی که می‌خواهند contract جدیدتر OpenAI را جدی و production-safe پیاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

code generation، repo-aware workflows سبک، local coding assistants و self-host روی stackهای رایج.

کجا به کار می‌آید؟

Apple Silicon workstationها، تيم هاي developer يا knowledge worker که مي خواهند local pilot، coding workflow يا RAG سبک را بدون رفتن فوري به سرور Linux شروع کنند.

کجا به کار می‌آید؟

platform teamها، infra ownerها و تيم هايي که از pilot گذشته اند و حالا بايد serving stack را بر اساس workload، hardware و on-call reality انتخاب کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که voice assistant، call automation، spoken UI یا voice support را با کاربر واقعی اجرا می‌کنند و باید chain کامل STT → reasoning → tools/RAG → TTS را قابل اتکا کنند.

کجا به کار می‌آید؟

ارزیابی‌های comparative، code-heavy workloads و سازمان‌هایی که می‌خواهند بین API و self-host انعطاف داشته باشند.

کجا به کار می‌آید؟

creative exploration، concept art، storyboard سریع و تیم‌هایی که asset تصویری را با review انسانی جلو می‌برند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌هایی که از قبل روی Hugging Face ecosystem سرمایه‌گذاری کرده‌اند، container-based serving می‌خواهند و deployment inference را با artifact management رسمی HF می‌بینند.

کجا به کار می‌آید؟

agentهای tool-backed، workflowهای call-and-validate، backofficeهای حساس و تیم‌هایی که می‌خواهند tool use را تمیز و قابل‌کنترل پیاده کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند coding agent را از داخل ترمینال و روی repo واقعی تجربه کنند، با امکان چندفایلی و workflow مهندسی نزدیک به کار روزمره.

کجا به کار می‌آید؟

MVP سريع، backendهاي product-first، appهاي agentic يا document-heavy و تيم هايي که مي خواهند قبل از self-host سراغ value عملي بروند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌های محصول، رسانه، آموزش، مارکتینگ و AI tooling که می‌خواهند ویدئو را به شکل کنترل‌شده وارد prototype، تولید asset یا تحلیل محتوای ویدئویی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

RAG، semantic search، deduplication و هر جایی که می‌خواهید embedding به‌عنوان سرویس مدیریت شود.

کجا به کار می‌آید؟

RAG چندمرحله‌ای، search stack سازمانی، ranking مجدد روی top-k و تیم‌هایی که می‌خواهند answer quality را بدون ساخت مدل خودشان بهتر کنند.

کجا به کار می‌آید؟

LoRA، adapter-based tuning، domain adaptation کم‌هزینه و تیم‌هایی که می‌خواهند experimentation را بدون full training شروع کنند.

کجا به کار می‌آید؟

voice assistant، multimodal sessions، use-caseهای real-time و محصولاتی که interruption، turn-taking و media streaming برایشان مهم است.

کجا به کار می‌آید؟

IDE assistant داخلی، code review helper، generation روی repo خصوصی و pipelineهایی که self-host و cost control مهم است.

کجا به کار می‌آید؟

stack self-host، private infra، rollout مدل‌های باز و تیم‌هایی که production serving را روی Linux جلو می‌برند.

کجا به کار می‌آید؟

multimodal chat، voice-enabled assistant، image + text workflows و تجربه‌های unified که نمی‌خواهند کاملاً وابسته به API بسته باشند.

کجا به کار می‌آید؟

marketing visuals، image generation محصولی، character consistency و تیم‌هایی که می‌خواهند سریع‌تر از open stack وارد تولید تصویر شوند.

کجا به کار می‌آید؟

issue delegation، background coding tasks، PR-based iteration و تیم‌هایی که می‌خواهند coding agent را در GitHub workflow عملیاتی کنند.

کجا به کار می‌آید؟

edge و local AI، prototypeهای self-host و تیم‌هایی که مدل بازتر اما manageable می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

video experimentation، pipelineهای داخلی تولید ویدئو و تیم‌هایی که می‌خواهند open stack را با ComfyUI یا runtimeهای خودشان جلو ببرند.

کجا به کار می‌آید؟

voice interfaces، audiobook-like narration، realtime agents و pipelineهای صوتی محصولی.

کجا به کار می‌آید؟

SFT، preference optimization، reward modeling و تیم‌هایی که می‌خواهند post-training را reproducible و scriptable جلو ببرند.

کجا به کار می‌آید؟

deployment managed برای مدل‌های Hub، endpoint اختصاصی برای text یا embedding و تیم‌هایی که زمان setup infra داخلی ندارند.

کجا به کار می‌آید؟

RAG system design، enterprise search selection و تیم‌هایی که retrieval quality برایشان KPI واقعی است.

کجا به کار می‌آید؟

RAG self-host، enterprise search داخل VPC و تیم‌هایی که می‌خواهند retrieval را تا لایه مدل کنترل کنند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌هایی که already در AWS هستند، policy و governance برایشان مهم است و می‌خواهند model access را داخل همان cloud plane نگه دارند.

کجا به کار می‌آید؟

Google Cloud-native teams، managed AI platform، teamهای data/ML که already روی Vertex و GCP workflow دارند.

کجا به کار می‌آید؟

تيم هاي طراحي، مارکتينگ، creative tooling و product teamهايي که بايد بين Midjourney، Ideogram، Stable Diffusion و stackهاي مشابه بر اساس workflow واقعي انتخاب کنند.

کجا به کار می‌آید؟

code generation، completion، repo assistance سبک‌تر و تیم‌هایی که code model باز را روی infra خودشان ارزیابی می‌کنند.

کجا به کار می‌آید؟

PDF retrieval، visual search در اسناد پیچیده، pipelineهای RAG سندی و محیط‌هایی که می‌خواهند retrieval تصویر-محور را خودشان کنترل کنند.

کجا به کار می‌آید؟

تیم‌هایی که می‌خواهند image generation را خودشان host و tune کنند یا pipeline خلاقه داخلی بسازند.

کجا به کار می‌آید؟

chat UI داخلی، RAG demo، تیم‌های غیرزیرساختی که می‌خواهند model access، user-facing interface و tooling را سریع ببینند.

کجا به کار می‌آید؟

pair programming در ترمینال، patch-oriented coding، repoهای gitمحور و تیم‌هایی که open-source CLI با provider flexibility می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

انتخاب coding assistant، تعیین build-vs-buy، و تصمیم بین API proprietary و self-host code modelها.

کجا به کار می‌آید؟

voice assistantهای خصوصی، speech pipelines سازمانی، on-prem یا edge-adjacent deployment و تیم‌هایی که speech AI را درون infra خودشان می‌آورند.

کجا به کار می‌آید؟

prototype تا implementation RAG، document pipeline، retrieval orchestration و تیم‌هایی که chain-level composition می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

text-to-image، experimentation تصویری، تولید محتوای خلاق و تیم‌هایی که diffusion باز را در کنار Stable Diffusion و FLUX می‌سنجند.

کجا به کار می‌آید؟

RAG، semantic retrieval و pipelineهایی که هم generation و هم embedding را در Google stack می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

Azure-centric organizations، enterprise governance، app teams که می‌خواهند model access و security controls را داخل Azure نگه دارند.

کجا به کار می‌آید؟

رونویسی فایل‌های صوتی، meeting notes، archive search و pipelineهای پایه STT.

کجا به کار می‌آید؟

IDE-centric teams، local/offline coding flows، model switching و setupهایی که باید با MCP و configهای reusable کار کنند.

کجا به کار می‌آید؟

copilotهای داخلی سبک، edge deployment و تیم‌هایی که Azure و Windows/ONNX مسیر مهمشان است.

کجا به کار می‌آید؟

local inference روی مک، developer workflow، ارزیابی مدل‌های باز روی Apple Silicon و تیم‌هایی که pilot را روی لپ‌تاپ‌های مک جلو می‌برند.

کجا به کار می‌آید؟

pilot داخلی، chat portal تیمی، RAG سبک و تیم‌هایی که می‌خواهند بدون serving سنگین سریع به surface usable برسند.

کجا به کار می‌آید؟

local TTS، edge devices، Home Assistant-style setups و محصولاتی که باید آفلاین یا در شبکه داخلی کار کنند.

کجا به کار می‌آید؟

agent workflow چندمرحله‌ای، stateful execution، tool orchestration و تیم‌هایی که graph-based control می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

developer workstation ویندوز، pilot محلی، تست code assistant و تیم‌هایی که local AI را روی Windows/WSL می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

دانش سازمانی، search-heavy assistantها و تیم‌هایی که روی retrieval و citation حساس‌اند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌های AWS-centric که endpoint، autoscaling، model package و rollout cloud-managed می‌خواهند.

کجا به کار می‌آید؟

pipelineهای retrieval، document-centric systems و تیم‌هایی که Haystack-style component model را ترجیح می‌دهند.

کجا به کار می‌آید؟

provider routing، fallback، cost control، unified API surface و backendهایی که چند vendor را هم‌زمان مصرف می‌کنند.

کجا به کار می‌آید؟

سازمان‌های AWS-first، RAG و assistantهای enterprise با integration نزدیک به Bedrock و خدمات ابری آمازون.