مرجع فارسی انتخاب مدل، setup، integration و deployment

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؟

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؟

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

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؟

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؟

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؟

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

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؟

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؟

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

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؟

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؟

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