راهنمای self-host روی لینوکس
این guide برای تیمی است که واقعاً میخواهد روی Linux self-host کند: انتخاب بین vLLM، TGI، GGUF، container و incident path.
بهترین کاربرد
stack self-host، private infra، rollout مدلهای باز و تیمهایی که production serving را روی Linux جلو میبرند.
مسیر اجرا
Linux production-minded
ملاحظه مهم
self-host فقط نصب مدل نیست؛ queueing، logging، incident، security و upgrade path هم باید روشن باشند.
پوشش واقعی
این صفحه چه packهایی را واقعاً پوشش میدهد؟
مرور مدل
کاملاین صفحه باید اول بهعنوان مرجع شناخت، fit و boundary تصمیمگیری قابل اتکا باشد.
آموزش عملی
کاملسناریوی شروع و مسیر استفاده اولیه روی همین صفحه آمده است.
نصب و راهاندازی
کاملاین صفحه برای setup و onboarding عمیق طراحی شده است.
serving و runtime
کاملruntime و serving path در این نوع صفحه بخش اصلی decision surface است.
پیادهسازی
از طریق guide مرتبطintegration اینجا فقط تا حد اشاره آمده و عمق بیشتر در guideهای مرتبط است.
سازگارسازی
تعریف نشدهfine-tuning در این نوع صفحه محور اصلی نیست.
استقرار
از طریق guide مرتبطدر این صفحه deployment فقط برای انتخاب direction آمده و جزئیات در guideهای مرتبط است.
مقایسه
خلاصه روی همین صفحهمقایسه در این نوع صفحه برای ایجاد context آمده، نه بهعنوان matrix کامل.
ارزیابی
خلاصه روی همین صفحهدر setup guide ارزیابی بیشتر در حد readiness check میآید.
منابع رسمی
کاملمنابع رسمی و مسیر مطالعه بیشتر باید روی هر صفحه کامل و شفاف باشد.
قرارداد راهنما
این راهنما دقیقاً برای چه چیزی است و بعد از آن به کجا میرویم؟
بهترین کاربرد
stack self-host، private infra، rollout مدلهای باز و تیمهایی که production serving را روی Linux جلو میبرند.
مناسب نیست برای
self-host فقط نصب مدل نیست؛ queueing، logging، incident، security و upgrade path هم باید روشن باشند.
پیشنیازها
Linux server، GPU/CPU capacity plan، container and observability basics
خروجی مورد انتظار
patch، پیشنهاد refactor یا پاسخ ساختیافته برای review مهندسی
مرحله 1 تا 3
اگر فقط بخواهید با حداقل ابهام شروع کنید، از این سه گام جلو بروید.
مرحله 1
نسخه runtime یا API path را مشخص کنید و از همان ابتدا logging و owner را تعیین کنید.
مرحله 2
اول با یک workload کوچک و repeatable health check بگیرید و بعد quality را روی داده واقعی بسنجید.
مرحله 3
وقتی baseline روشن شد، فقط همان flow را وارد stack اصلی یا CI/CD کنید.
گامهای بعدی پیشنهادی
- اگر self-host در scope شماست، قبل از rollout نهايي serving stack و production path را جداگانه مرور کنيد.
- براي workflow توسعه، comparison مدل هاي کدنویسي و playbookهاي GitHub Copilot Coding Agent يا ابزارهاي مشابه را کنار هم ببينيد.
- اول مسیر setup مناسب را از بین self-host عملیاتی انتخاب کنید.
- یک eval set کوچک اما واقعی بسازید و quality، latency و cost را روی همان task بسنجید.
یادداشتهای عملیاتی
- offline eval و success criteria
- staging با tracing و feature flag
- limited rollout و سپس rollout مرحلهای
- model، prompt/template و routing policy را version کنید.
سختافزار / cost / runtime
- CPU or GPU Linux server depending on chosen model
- cost autonomy بیشتری میگیرید ولی burden ops و incident هم به تیم شما منتقل میشود.
راهنماهای مرتبط
این guide بهتنهایی پایان مسیر نیست. برای decision یا rollout بعدی یکی از این صفحهها را باز کنید.
مقایسه تصمیمیار
مقايسه مدل هاي proprietary و open-weight
اين comparison براي تصميم ايدئولوژيک نوشته نشده است؛ براي وقتي است که بايد بين quality آماده، time-to-market و enterprise support از يک سو، و data control، local/self-host و flexibility از سوي ديگر انتخاب عملي کنيد.
مقایسه تصمیمیار
مقايسه stackهاي serving و inference
وقتي open model انتخاب شده، سؤال بعدي فقط «کجا deploy کنيم؟» نيست؛ سؤال اين است که vLLM، TGI، endpoint managed يا cloud serving براي latency، throughput، ownership و migration path شما کدام trade-off را مي سازند.
مقایسه تصمیمیار
مقایسه embedding و reranking
این comparison guide برای تیمهایی است که میخواهند retrieval stack را جدی انتخاب کنند: فقط embedding، embedding + reranker، یا managed retrieval API.
مرور راهنما
این راهنما چه مسیری را روشن میکند؟
این guide generic deployment نیست؛ موضوع آن self-host واقعی روی Linux است.
در Hooshgate این page یکی از مهمترین مسیرهای setup/deployment usable است.
اگر private infra و data boundary برای شما اولویت است، این guide معمولاً یکی از اولین pageهاست.
نقاط قوت
- production-oriented
- stack decision روشن
- مناسب private infra
محدودیتها
- ops burden بالا
- team without infra maturity را خسته میکند
تفاوت کلیدی
سه نکتهای که این خانواده را از گزینههای همرده جدا میکند.
نکته 1
در برابر local guide روی rollout production تمرکز دارد.
نکته 2
در برابر cloud-managed platform autonomy بیشتری میدهد.
نکته 3
برای Hooshgate این guide یکی از core pages برای self-host path است.
برای چه مناسب است
- stack self-host، private infra، rollout مدلهای باز و تیمهایی که production serving را روی Linux جلو میبرند.
- private infra و data boundary مهم است.
- team شما serving engineering دارد.
برای چه مناسب نیست
- self-host فقط نصب مدل نیست؛ queueing، logging، incident، security و upgrade path هم باید روشن باشند.
- pilot ساده و کمبار دارید.
- managed cloud برایتان کافی است.
آموزش عملی
اولین مسیر عملی با راهنمای self-host روی لینوکس
انتخاب و نصب runtime مناسب برای self-host مدلهای باز روی سرور Linux
مرحله 1
ابتدا use-case را بهصورت محدود برای انتخاب و نصب runtime مناسب برای self-host مدلهای باز روی سرور Linux تعریف کنید و success metric را قبل از اجرا بنویسید.
مرحله 2
روی راهنمای self-host روی لینوکس فقط با چند ورودی واقعی pilot بگیرید و خروجی را با schema، human review یا benchmark داخلی بسنجید.
مرحله 3
اگر pilot قابلدفاع بود، بعد سراغ integration، logging و rollout کنترلشده بروید نه rollout کامل از روز اول.
نمونه ورودی
یک issue واقعی، function signature یا diff target به همراه constraintهای repo
خروجی مورد انتظار
patch، پیشنهاد refactor یا پاسخ ساختیافته برای review مهندسی
خطاهای رایج
اشتباههایی که معمولاً باعث میشوند pilot یا implementation شکست بخورد.
نکته 1
pilot را با داده مصنوعی یا ورودی خیلی تمیز قضاوت نکنید.
نکته 2
بدون schema، quality gate و fallback، مسیر production خیلی زود ناپایدار میشود.
نکته 3
قبل از rollout، هزینه و latency را در mode واقعی deployment بسنجید.
راهنمای نصب
راهاندازی راهنمای self-host روی لینوکس
self-host عملیاتی
برای چه مناسب است
data residency، volume پایدار، customization یا economics قابلپیشبینی
کجا مناسب نیست
تیم بدون GPU ops یا workload نامعلوم
مسیر شروع
- نسخه runtime یا API path را مشخص کنید و از همان ابتدا logging و owner را تعیین کنید.
- وقتی baseline روشن شد، فقط همان flow را وارد stack اصلی یا CI/CD کنید.
- gateway، observability و fallback را بیرون از runtime طراحی کنید.
نمونه دستور
docker run --gpus all vllm/vllm-openai:latest
docker run ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest
trade-off
پیشنیازها
- Linux server
- GPU/CPU capacity plan
- container and observability basics
محیطها
- single-node Linux
- containerized server
- private network
نکتههای مهم
- runtime را براساس traffic و model class انتخاب کنید، نه براساس hype.
- health check، log retention و rollback path را از همان روز اول بگذارید.
مرحله 1
نسخه runtime یا API path را مشخص کنید و از همان ابتدا logging و owner را تعیین کنید.
مرحله 2
اول با یک workload کوچک و repeatable health check بگیرید و بعد quality را روی داده واقعی بسنجید.
مرحله 3
وقتی baseline روشن شد، فقط همان flow را وارد stack اصلی یا CI/CD کنید.
فلو راهاندازی
یک نگاه سریع برای اینکه pilot را مرحلهبهمرحله جلو ببرید.
بلوک 1
نسخه runtime یا API path را مشخص کنید و از همان ابتدا logging و owner را تعیین کنید.
بلوک 2
اول با یک workload کوچک و repeatable health check بگیرید و بعد quality را روی داده واقعی بسنجید.
بلوک 3
وقتی baseline روشن شد، فقط همان flow را وارد stack اصلی یا CI/CD کنید.
نمونه دستورها
docker run --gpus all vllm/vllm-openai:latest
docker run ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest
python -m llama_cpp.server --model model.gguf
serving و runtime
انتخاب runtime و serving path
اول use-case، latency target و boundary داده را روشن کنید؛ بعد runtime را انتخاب کنید.
self-host فقط وقتی ارزش دارد که benchmark، ops و ownership آن روشن باشد.
self-host
کجا مناسب است
- data residency، workload پایدار، custom serving و optimization اقتصادی در scale
- کنترل بیشتر
- ops و ownership بیشتر
کجا مناسب نیست
- تیم بدون GPU ops یا benchmark discipline
مسیر شروع
گام 1
نسخه runtime یا API path را مشخص کنید و از همان ابتدا logging و owner را تعیین کنید.
گام 2
وقتی baseline روشن شد، فقط همان flow را وارد stack اصلی یا CI/CD کنید.
گام 3
observability، auth و fallback را بیرون از runtime بسازید.
hardware / fit
- CPU or GPU Linux server depending on chosen model
latency و cost
cost autonomy بیشتری میگیرید ولی burden ops و incident هم به تیم شما منتقل میشود.
عملیات production
چکلیست production
فازهای rollout
- offline eval و success criteria
- staging با tracing و feature flag
- limited rollout و سپس rollout مرحلهای
امنیت و policy
- artifact trust، network policy و access control را قبل از launch روشن کنید.
- PII masking و audit trail را بیرون از مدل طراحی کنید.
- بدون on-call ownership، self-host خیلی زود شکننده میشود.
observability و review
- queue depth
- p95 latency
- task-level cost، latency و quality review را کنار هم مانیتور کنید.
maintenance و trade-off
- model، prompt/template و routing policy را version کنید.
- runtime migration path را قبل از scale بنویسید.
- deployment stability
ریسکهای رایج
چیزهایی که معمولاً pilot یا rollout را خراب میکنند
pitfallهای اصلی
این نکتهها معمولاً همان جاهایی هستند که تیمها قبل از رسیدن به value عملی زمین میخورند.
نکته 1
pilot را با داده مصنوعی یا ورودی خیلی تمیز قضاوت نکنید.
نکته 2
بدون schema، quality gate و fallback، مسیر production خیلی زود ناپایدار میشود.
نکته 3
قبل از rollout، هزینه و latency را در mode واقعی deployment بسنجید.
نکته 4
self-host فقط نصب مدل نیست؛ queueing، logging، incident، security و upgrade path هم باید روشن باشند.
نکته 5
بدون on-call ownership، self-host خیلی زود شکننده میشود.
مقایسه
چه زمانی راهنمای self-host روی لینوکس را انتخاب کنیم؟
وقتی این مسیر انتخاب خوبی است
- private infra و data boundary مهم است.
- team شما serving engineering دارد.
وقتی باید مسیر دیگری را انتخاب کرد
- pilot ساده و کمبار دارید.
- managed cloud برایتان کافی است.
نقشه تصمیم
اگر هنوز بین این خانواده و گزینههای رقیب مردد هستید، از این trade-off path شروع کنید.
بلوک 1
stack self-host، private infra، rollout مدلهای باز و تیمهایی که production serving را روی Linux جلو میبرند.
بلوک 2
Linux production-minded
بلوک 3
self-host فقط نصب مدل نیست؛ queueing، logging، incident، security و upgrade path هم باید روشن باشند.
راهنمای deployment برای محصول و سازمان
چه زمانی راهنمای self-host روی لینوکس بهتر است
برای self-host Linux دقیقتر است.
چه زمانی گزینه مقابل بهتر است
برای rollout اصولی در سطح broader، آن guide مکمل است.
اکوسیستم Amazon Bedrock
چه زمانی راهنمای self-host روی لینوکس بهتر است
برای autonomy و private infra بهتر است.
چه زمانی گزینه مقابل بهتر است
برای managed cloud ops، Bedrock سادهتر است.
اکوسیستم vLLM
چه زمانی راهنمای self-host روی لینوکس بهتر است
برای stack selection guide بهتر است.
چه زمانی گزینه مقابل بهتر است
برای خود runtime vLLM، آن page دقیقتر است.
ارزیابی
Checklist ارزیابی
مرحله 1
deployment stability
مرحله 2
ops burden
مرحله 3
latency
مرحله 4
security readiness
منابع رسمی