زیرساخت هوش مصنوعی
برای کسبوکارهای آینده
از اجرای مدلهای زبانی و ساخت دستیار هوشمند سازمانی تا MLOps، GPU و Kubernetes؛ زیرساخت AI شما را طراحی، پیادهسازی و مدیریت میکنیم.
هوش مصنوعی واقعی، روی زیرساخت واقعی.
از مدل تا زیرساخت، همهچیز در یک مسیر.
هوش مصنوعی فقط انتخاب یک مدل نیست.
انتخاب مدل مناسب تنها بخشی از مسیر است. اجرای پایدار، امنیت داده، GPU، مقیاسپذیری، مانیتورینگ، CI/CD و مدیریت مدلها چالشهای واقعی یک پروژه AI هستند.
امنیت داده
اطلاعات حساس سازمان را بدون نیاز به ارسال به سرویسهای عمومی پردازش کنید.
زیرساخت
GPU، Kubernetes، Storage، Networking و منابع محاسباتی متناسب با workload شما.
مقیاسپذیری
از یک مدل روی یک سرور تا زیرساخت چند GPU و سرویسهای production.
چه چیزی برای شما میسازیم؟
هفت خدمت اصلی XCR9؛ از مدل تا حضور در موتورهای جستجوی هوش مصنوعی.
01
هوش مصنوعی خصوصی
مدلهای هوش مصنوعی را روی زیرساخت اختصاصی سازمان شما اجرا میکنیم؛ بدون وابستگی به سرویسهای عمومی.
02
Local LLM
اجرای مدلهای زبانی مانند Qwen، Llama و Mistral روی سرورهای اختصاصی با کنترل کامل زیرساخت.
03
دستیار هوشمند سازمانی
اسناد، دانش و دادههای سازمان را به یک دستیار هوشمند متصل کنید.
04
MLOps
از آموزش و نسخهبندی مدل تا deployment، monitoring و automation؛ یک چرخه کامل برای مدلهای AI.
05
زیرساخت AI و GPU
طراحی و پیادهسازی زیرساخت GPU، Kubernetes و سرویسهای مورد نیاز برای workloadهای هوش مصنوعی.
06
Cloud Native و DevOps
اتوماسیون زیرساخت، CI/CD، Kubernetes، Observability و High Availability برای سرویسهای مدرن.
07
GEO و بهینهسازی جستجوی هوش مصنوعی
محتوا و موجودیت برند شما را برای درک، بازیابی و نمایش در پاسخهای ChatGPT، Gemini، Perplexity و AI Overviews بهینه میکنیم — بدون وعده رتبهبندی غیرواقعی.
راهکارهای آماده برای شروع سریع
دستیار هوشمند سازمانی
دستیار AI اختصاصی متصل به دانش و اسناد سازمان.
مناسب برای شرکتها، پشتیبانی، منابع انسانی و واحدهای فنی
Private ChatGPT
یک محیط ChatGPT اختصاصی برای سازمان، روی زیرساخت کنترلشده شما.
Knowledge AI
جستجو و پرسشوپاسخ هوشمند روی مستندات، PDFها و دادههای داخلی.
AI Agent
Agentهای هوشمند برای اجرای فرآیندها، اتصال به APIها و اتوماسیون کارهای تکراری.
از ایده تا Production
01
تحلیل
نیاز، داده، امنیت و workload شما را بررسی میکنیم.
02
طراحی
معماری AI و زیرساخت متناسب با نیاز شما طراحی میشود.
03
پیادهسازی
مدل، RAG، GPU، Kubernetes و pipelineها پیادهسازی میشوند.
04
Production
Monitoring، امنیت، scaling و عملیات پایدار را آماده میکنیم.
یک معماری واقعی برای AI
ما فقط مدل را اجرا نمیکنیم؛ زیرساختی میسازیم که مدل بتواند در دنیای واقعی کار کند.
چرا XCR9؟
Infrastructure-first
تمرکز ما فقط روی مدل نیست؛ کل زیرساخت را میبینیم.
Open-source friendly
استفاده از مدلها و ابزارهای متنباز برای کاهش وابستگی و افزایش کنترل.
Production-ready
معماری برای محیط واقعی، نه فقط یک Demo.
Security-focused
طراحی با توجه به امنیت، دسترسی و حریم خصوصی دادهها.
با چه تکنولوژیهایی کار میکنیم؟
برای اجرای مدل شما چه زیرساختی لازم است؟
مدل، تعداد کاربران و نوع workload را انتخاب کنید تا یک تخمین اولیه از GPU، RAM و معماری دریافت کنید.
پروژههایی که میتوانیم بسازیم
اینها نمونه معماری هستند، نه ادعا درباره مشتری خاص.
سوالات متداول
آیا میتوان LLM را بدون ارسال داده به اینترنت اجرا کرد؟
بله. با Local/Private LLM مدل روی زیرساخت اختصاصی سازمان اجرا میشود و داده از شبکه شما خارج نمیشود.
برای اجرای LLM چه GPUای نیاز است؟
به مدل، quantization، اندازه context و تعداد کاربران همزمان بستگی دارد. از ماشینحساب LLM برای تخمین اولیه استفاده کنید.
آیا امکان اجرای AI روی Kubernetes وجود دارد؟
بله. Kubernetes برای مدیریت workloadهای GPU، سرویسهای inference و مقیاسپذیری production مناسب است.
RAG بهتر است یا Fine-tuning؟
برای اتصال مدل به دانش اختصاصی سازمان، RAG در بسیاری از موارد انتخاب مناسبتری است. Fine-tuning وقتی معنا دارد که رفتار یا سبک مدل باید تغییر کند.
آیا اطلاعات سازمان به سرویسهای خارجی ارسال میشود؟
در معماری Private AI پردازش روی زیرساخت کنترلشده سازمان انجام میشود. اگر کلاد عمومی لازم باشد، محدوده داده و دسترسی را شفاف طراحی میکنیم.
برای AI خود زیرساخت درست بسازید.
اگر نمیدانید از کدام مدل، GPU یا معماری استفاده کنید، از تحلیل نیازمندیها شروع میکنیم.