زیرساخت و سرویس‌های هوش مصنوعی سازمانی

چالش پروژه

طراحی و راه‌اندازی زیرساخت On-Premise و سرویس‌های AI قابل استفاده در سامانه‌های سازمانی.

راهکار و اجزای فنی

• راه‌اندازی ESXi، تنظیمات BIOS، Virtualization/IOMMU و GPU Passthrough
• مدیریت ۸ کارت NVIDIA H100 و تفکیک منابع عملیاتی و آزمایشگاهی
• تفکیک ماشین‌های GPU برای LLM/VLM/ASR/Embedding و ماشین‌های CPU برای سرویس‌های سبک‌تر
• سرویس‌های LLM شامل Gemma، Qwen، GPT OSS و Dorna در سناریوهای مختلف
• سرویس‌های ASR، Doc Extractor، Language Detection، Text AI، Embedding با Jina و BGE-M3
• سرویس‌های Image AI شامل توصیف تصویر، مقایسه تصویر، تشخیص اشیاء، امضا، پلاک، پلاک‌خوان، چهره و OCR
• طراحی RAG، Vector Search و پشتیبانی هوشمند سازمانی با مدل چندسطحی پاسخ‌گویی

ارزش عملیاتی

ارزش این پروژه در اتصال چند لایه فنی و سازمانی است: نیاز واقعی میدان، معماری نرم‌افزار، دیتابیس، تجهیزات، کاربر، فرآیند و گزارش مدیریتی. چنین پروژه‌هایی معمولاً فقط با نگاه کدنویسی قابل حل نیستند و نیاز به طراحی معماری اجرایی دارند.

نحوه انتشار عمومی

در نسخه عمومی، تمرکز روی مسئله، نقش، معماری و اثر پروژه است؛ نه روی داده‌های حساس، ساختار امنیتی، نام افراد، جزئیات داخلی یا اطلاعات قابل سوءاستفاده.