معرفی ۱۰ ارائه دهنده سرور هوش مصنوعی در 2026

بسیاری از شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای کارهایی مثل نوشتن کد و پاسخ‌گویی خودکار به مشتریان استفاده می‌کنند. طبق پژوهش‌ها در فوریه ۲۰۲۶، ۴۶ درصد شرکت‌ها در حال ساخت یا راه‌اندازی این Agentها هستند و ۴۴ درصد بیشتر بودجه AI خود را صرف اجرای مدل‌ها می‌کنند.

بیشتر تیم‌ها به‌جای خرید GPU و راه‌اندازی سرور، از سرویس‌های هوش مصنوعی کمک می‌گیرند. این سرویس‌ها منابع پردازشی و ابزارهای لازم را آماده می‌کنند تا تیم‌ها سریع‌تر پروژه‌های خود را اجرا کنند. در ادامه، چند ارائه‌ دهنده مطرح هوش مصنوعی را با هم مقایسه می‌کنیم.

آنچه در ادامه می‌خوانید:

• ارائه‌ دهنده سرویس هوش مصنوعی کیست؟
• مزایای استفاده از ارائه‌ دهندگان سرور هوش مصنوعی
• نکات مهم در انتخاب ارائه‌ دهنده سرور هوش مصنوعی
• ۱۰ پلتفرم ابری هوش مصنوعی برای آموزش، ساخت و اجرای محصول
• آیا برای استفاده از هوش مصنوعی به سرور هوش مصنوعی نیاز داریم؟
• سؤالات متداول

ارائه‌ دهنده سرویس هوش مصنوعی کیست؟

ارائه‌دهنده سرویس هوش مصنوعی شرکتی است که سرورهای GPU و دیتاسنترها را در اختیار دارد و آن‌ها را اداره می‌کند. این شرکت‌ها محیط‌های ازپیش‌آماده‌ای برای اجرای هوش مصنوعی ارائه می‌دهند تا تیم شما مجبور نباشد سخت‌افزار موردنیاز را خودش تهیه یا نگهداری کند.

به‌ جای پرداخت هزینه سنگین در ابتدای کار، منابع پردازشی را بر اساس میزان مصرف یا از طریق پلن‌های رزرو شده تهیه می‌کنید. خدمات این شرکت‌ها معمولا شامل دسترسی به GPU، اتصال مدل‌های AI و پهنای باند لازم برای Inference (استنتاج) و Training(آموزش) است.

این ارائه‌دهندگان رایانش ابری (Cloud Computing) می‌توانند بارهای کاری هوش مصنوعی (AI Workloads) را در محیط‌های خصوصی، عمومی یا ترکیبی (Hybrid) میزبانی کنند. با این انتخاب، شما می‌توانید داده‌های حساس را روی منابع اختصاصی نگه دارید، برای کم‌ کردن هزینه از منابع اشتراکی استفاده کنید یا بر پایه نیازهای امنیتی و Performance یا کارایی، هر دو مدل را کنار هم به کار بگیرید.

نکته:

هنگام انتخاب ارائه‌دهنده، ابتدا باید مشخص کنید چه نوع پردازش‌ها و پروژه‌هایی دارید. سپس نحوه حفاظت از داده‌ها، رعایت استانداردهای امنیتی، هزینه سرویس در مقیاس بالا، سادگی کار با پلتفرم و کیفیت پشتیبانی را بررسی کنید.

مزایای استفاده از ارائه‌ دهندگان ابری

ارائه‌دهندگان ابری، پیچیدگی نگهداری و مقیاس‌دهی منابع موردنیاز برای پروژه‌های هوش مصنوعی را کمتر می‌کنند. مزایای اصلی این سرویس‌ها عبارت‌اند از:

۱. دسترسی آسان به منابع پردازشی

ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی ابری شروع کار با منابع پردازشی هوش مصنوعی را آسان‌ تر می‌کند. شما یا اعضای تیم لازم نیست بودجه زیادی برای خرید سرورهای AI یا راه‌اندازی دیتاسنتر کنار بگذارید؛ تهیه و نگهداری این تجهیزات بر عهده ارائه‌دهنده است.

۲. افزایش یا کاهش منابع بر اساس نیاز

در سرویس هوش مصنوعی ابری می‌توانید منابع پردازشی را بر اساس حجم کاری کم یا زیاد کنید. در صورت نیاز به توان پردازشی و فضای ذخیره سازی بیشتر، این کار از طریق Command Line یا داشبورد (Dashboard) انجام می‌شود. همچنین هر زمان منابع بیشتری نیاز داشته باشید، در دسترس قرار می‌گیرند.

۳. سرویس‌ های آماده و مدیریت‌ شده

ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی ابری معمولا سرویس‌های Managed یا مدیریت شده و ابزارهای یکپارچه‌ای در اختیار شما قرار می‌دهند که تمام چرخه کار را پوشش می‌دهند؛ از دریافت داده و استقرار مدل گرفته تا مانیتورینگ. Managed Database، استقرار Kubernetes و Storage از جمله این خدمات هستند.

۴. ساخت سریع‌ تر محصول

بیشتر این سرویس‌ها همراه با ابزارهای AI، APIها و پشتیبانی از Frameworkهای رایجی مانند PyTorch و TensorFlow ارائه می‌شوند. این یکپارچه‌سازی‌ها بسیاری از کارهای پشت‌صحنه، مانند بارگذاری مدل، هدایت درخواست‌ها و کنترل نسخه‌ها را انجام می‌دهند تا تیم شما مستقیم روی لایه Application کار کند.

۵. اتوماسیون کارهای اجرایی

بعضی از ارائه‌دهندگان سرویس‌های هوش مصنوعی، منابع پردازشی را متناسب با تعداد درخواست‌ها کم یا زیاد می‌کنند. ابزارهای انتشار خودکار نیز نسخه جدید مدل را بدون انجام دستی مراحل، وارد محیط اصلی می‌کنند. این قابلیت‌ها نگهداری برنامه‌های هوش مصنوعی در مقیاس بالا را ساده‌تر می‌کنند و از حجم کارهای روزمره تیم فنی کم می‌کنند.

نکات مهم در انتخاب ارائه‌ دهنده سرور هوش مصنوعی

همه ارائه‌دهندگان سرور هوش مصنوعی شبیه هم نیستند و هرکدام ویژگی های مشخصی دارند. اگر در حال بررسی گزینه‌های مختلف هستید، بهتر است معیارهای زیر را در نظر بگیرید:

حریم خصوصی و رعایت استانداردها

ارائه‌دهنده چگونه از داده‌های داخلی شما و اطلاعات احتمالی کاربران در برنامه‌های AI محافظت می‌کند؟ بررسی کنید چه تدابیر امنیتی برای حفاظت از داده‌های Cloud در نظر گرفته شده و آیا سرویس با استانداردهای لازم مانند ISO 27001 و قوانینی مثل GDPR یا HIPAA سازگار است یا نه. ارائه‌دهندگانی را که این الزامات را رعایت نمی‌کنند، از فهرست گزینه‌ها کنار بگذارید.

سادگی کار با سرویس

کار روزمره با پلتفرم تا چه اندازه ساده است؟ سرویسی را انتخاب کنید که اعضای تیم بتوانند بدون سردرگمی با آن کار کنند و اجزای موردنیاز برای اجرای برنامه‌های AI را به‌راحتی پیدا کنند. برای ارزیابی بهتر، شاخص‌هایی مانند زمان شروع کار توسعه‌دهندگان، مدت رفع باگ، Code Coverage، زمان پاسخ API، Uptime ابزارهای توسعه و نرخ خطا را بررسی کنید.

مستندات و پشتیبانی

حتی اگر تیم شما با پروژه‌های هوش مصنوعی و رایانش ابری آشنا باشد، باز هم برای یادگیری محیط جدید به زمان نیاز دارد. بررسی کنید آیا مستندات سرویس هوش مصنوعی کامل، انجمن کاربران، آموزش‌های کاربردی و خدمات پشتیبانی مناسبی در دسترس است یا نه. وجود این منابع کمک می‌کند توسعه‌ دهندگان سریع‌تر با سرویس کار کنند و هنگام بروز مشکل، پاسخ موردِ نیاز خود را پیدا کنند.

هزینه

اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی در مقیاس بالا می‌تواند در مدت کوتاهی هزینه زیادی ایجاد کند؛ به‌ویژه زمانی که هزینه انتقال داده، فضای ذخیره‌سازی یا نگهداری سرویس نیز به مبلغ نهایی اضافه شود.

ارائه‌ دهنده‌ای را انتخاب کنید که شیوه قیمت‌گذاری شفافی داشته باشد، امکان مشاهده و کنترل هزینه‌ها را فراهم کند و اجازه دهد برای مصرف یا پرداخت، سقف مشخصی تعیین کنید. تخفیف خرید چند سرویس یا قیمت‌گذاری بر اساس میزان مصرف نیز می‌تواند هزینه نهایی را کمتر کند.

۱۰ پلتفرم ابری هوش مصنوعی برای آموزش، ساخت و اجرای محصول

برای اجرای پروژه‌های مختلف هوش مصنوعی، گزینه‌های متنوعی در میان ارائه‌دهندگان سرور هوش مصنوعی وجود دارد. سرویس‌های هوش مصنوعی موجود در بازار فقط دسترسی به GPU را فراهم می‌کنند و بعضی دیگر امکان اجرای مدل از طریق API را در اختیار توسعه‌ دهندگان قرار می‌دهند؛ بدون اینکه لازم باشد منابع پردازشی را خودتان آماده و نگهداری کنید.

اطلاعات قیمت و امکانات بر اساس مستندات عمومی منتشرشده تا مارس ۲۰۲۶ است و ممکن است با توجه به منطقه، نوع GPU و میزان مصرف تغییر کند. برای آخرین قیمت‌ها، مستندات رسمی هر سرویس را ببینید.

ارائه‌دهنده	مناسب برای	امکانات اصلی	قیمت
DigitalOcean	اجرای ساده مدل‌های AI	Gradient AI، سرور GPU، افزایش خودکار منابع	از ۰٫۱۵ دلار برای هر یک میلیون Token
Replicate	ساخت برنامه‌های AI با API	مدل‌های آماده تصویر، صدا و متن	پرداخت بر اساس مصرف
CoreWeave	دسترسی به GPUهای قدرتمند	GPUهای NVIDIA، Kubernetes و Storage پرسرعت	GPU از ۶٫۵۰ دلار در ساعت
RunPod	اجرای سریع مدل روی GPU	GPU Pods، Serverless و API	از ۰٫۱۶ دلار در ساعت
Lambda Labs	آموزش مدل‌های AI	سرور و کلاستر GPU با راه‌اندازی سریع	از ۰٫۶۳ دلار برای هر GPU در ساعت
AWS	ساخت و استقرار کامل مدل	EC2، SageMaker و Bedrock	بسته به سرویس و منابع
Microsoft Azure	پروژه‌های Windows و تحلیل داده	Azure Machine Learning و کلاستر GPU	هزینه منابع جداگانه محاسبه می‌شود
Google Cloud	استفاده از Gemini	Vertex AI، Gemini و Vector Search	بسته به مدل و میزان مصرف
Oracle Cloud	پروژه‌های وابسته به دیتابیس	GPU، مدل‌های آماده و اتصال به Oracle Database	از ۱۸۹۷٫۲۰ دلار در ماه
IBM Cloud	پروژه‌های حساس و Hybrid	watsonx و ابزارهای کنترل داده	از ۱۰۵۰ دلار در ماه

بخش “مناسب برای” نیز بر اساس نظر کاربران و منابع مستقل نوشته شده و ارزیابی قطعی کیفیت سرویس‌ها نیست.

۱. DigitalOcean؛ پلتفرم ساده برای اجرای مدل های هوش مصنوعی

دیجیتال اوشن برای تیم‌هایی مناسب است که می‌خواهند بدون درگیرشدن با راه‌اندازی پیچیده سرور، مدل‌های هوش مصنوعی را اجرا کنند. سرویس Gradient AI این امکان را می‌دهد که مدل‌های مختلف را از طریق API به برنامه متصل کنید و منابع پردازشی را هم متناسب با میزان استفاده افزایش یا کاهش دهید.

برای پروژه‌هایی که به GPU اختصاصی نیاز دارند، DigitalOcean سرورهای GPU و Bare Metal ارائه می‌دهد. این منابع برای آموزش مدل، اجرای مدل‌های بزرگ و پردازش حجم بالای داده مناسب‌اند. ابزارهای آماده برای ساخت AI Agent، پردازش داده و استفاده از Vector Database نیز باعث می‌شوند بخش زیادی از کارهای فنی در همان پلتفرم انجام شود.

امکانات اصلی DigitalOcean

• دسترسی به سرورهای GPU و منابع اختصاصی Bare Metal
• اجرای Agent از طریق اتصال عمومی، خصوصی یا شبکه VPC
• افزایش و کاهش خودکار منابع CPU و GPU
• ابزارهای داخلی برای پردازش و انتقال داده
• Vector Database برای جست‌وجو و بازیابی اطلاعات

۲. Replicate؛ اجرای مدل‌های هوش مصنوعی از طریق API

Replicate برای توسعه‌دهندگانی مناسب است که می‌خواهند مدل‌های هوش مصنوعی را بدون آماده‌سازی و نگهداری سرور، از طریق API اجرا کنند. کتابخانه این سرویس مدل‌های متنوعی برای تولید تصویر، صدا، متن و ساخت برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی دارد.

می‌توانید یکی از مدل‌های آماده Replicate را انتخاب کنید یا مدل خودتان را روی این پلتفرم قرار دهید. همچنین امکان آموزش مدل با داده‌های اختصاصی وجود دارد تا خروجی آن با نیاز پروژه، سبک تصویری، نوع صدا یا اطلاعات موردنظر شما هماهنگ شود.

Replicate ابزار متن‌باز Cog را نیز ارائه می‌دهد. این ابزار مدل یادگیری ماشین را بسته‌بندی می‌کند، برای آن API می‌سازد و مراحل اجرای مدل روی Cloud را ساده‌تر می‌کند.

امکانات اصلی Replicate

• امکان استفاده از مدل‌های آماده یا اختصاصی
• نسخه‌بندی مدل‌ها برای حفظ ثبات خروجی
• پشتیبانی از درخواست‌های سنگین و زمان‌بر
• دریافت تدریجی خروجی هنگام اجرای مدل
• محیط Playground برای آزمایش و مقایسه مدل‌ها

۳. CoreWeave؛ دسترسی مستقیم به GPUهای قدرتمند

CoreWeave یک سرویس Cloud است که منابع پرسرعت و ابزارهای Monitoring را برای رسیدن به Performance بهتر در اختیار کاربران قرار می‌دهد. پلتفرم ARENA این شرکت، محیطی کامل برای ارزیابی، آزمایش، اعتبارسنجی و استقرار Workloadهاست.

CoreWeave با کوبرنتیز (Kubernetes) یکپارچه است و به تیم‌ها اجازه می‌دهد برنامه‌های کانتینری هوش مصنوعی را روی کلاسترهای GPU اجرا و منابع آن‌ها را بر اساس نیاز افزایش دهند.

امکانات اصلی CoreWeave

• پشتیبانی از سرورها تا کلاسترهای چند‌GPU با شبکه InfiniBand
• فضای ذخیره‌سازی پرسرعت برای Datasetها، نسخه‌های ذخیره‌شده مدل و فایل‌های آموزشی
• ابزارهای مانیتورینگ برای بررسی مصرف منابع و مشکلات زمان اجرا
• امکانات امنیتی برای جداسازی منابع و کنترل دسترسی
• دسترسی به GPUهای NVIDIA با معماری‌های Blackwell، Hopper و Ada

۴. RunPod؛ دسترسی جهانی همراه با APIها و SDKهای آماده

RunPod سرورهای GPU را بر اساس میزان مصرف در اختیار تیم‌های هوش مصنوعی قرار می‌دهد و در بیش از ۳۰ منطقه در دسترس است. کاربران می‌توانند با توجه به نوع پروژه، از GPU Pod، اجرای بدون مدیریت سرور، منابع رزروشده یا کلاسترهای آماده GPU استفاده کنند.

بخش RunPod Hub نیز مجموعه‌ای از پروژه‌های آماده هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. این پروژه‌ها را می‌توان در مدت کوتاهی روی منابع RunPod اجرا کرد و برای آموزش مدل، آزمایش ایده‌ها یا ساخت نمونه اولیه به کار گرفت.

امکانات اصلی RunPod

• پشتیبانی از سیستم‌عامل‌های Linux مناسب برای اجرای پردازش‌های GPU
• پشتیبانی از Docker Image اختصاصی برای تنظیم ابزارها و محیط اجرای پروژه
• ارائه API و SDK برای ساخت و کنترل خودکار منابع GPU
• امکان راه‌اندازی Endpointهای مقیاس‌پذیر برای اجرای مدل
• سازگاری با PyTorch، TensorFlow، CUDA، JAX و ONNX

۵. Lambda Labs؛ محیط‌های مجهز به GPU برای آموزش مدل‌های AI

Lambda Labs سرویس‌های مختلفی برای دسترسی به منابع GPU ارائه می‌دهد؛ از سرورهای تکی گرفته تا کلاسترهای آماده و Superclusterهای بزرگ. کلاسترهای یک‌کلیکی این سرویس به GPUهای NVIDIA H100 و HGX B200 مجهز هستند و برای آموزش مدل، Fine-tuning و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بالا استفاده می‌شوند.

برای پروژه‌های بزرگ‌تر، Superclusterهای Lambda Labs در دسترس‌اند. این کلاسترها منابع اختصاصی و سیستم خنک‌کننده مایع دارند و برای تیم‌هایی مناسب‌اند که به تعداد زیادی GPU و محیط اختصاصی نیاز دارند.

محیط نرم‌افزاری Lambda Labs بر پایه Ubuntu ساخته شده و ابزارهایی مانند Python، Docker و NVIDIA Container Toolkit را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. به همین دلیل، بخش زیادی از تنظیمات اولیه برای اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی از قبل آماده است.

امکانات اصلی Lambda Labs

• دسترسی به GPUهای قدرتمند NVIDIA برای آموزش و اجرای مدل
• محیط Jupyter Notebook متصل به سرورهای GPU برای آزمایش، آموزش مدل و بررسی Dataset
• نصب آماده ابزارهایی مانند CUDA، PyTorch و TensorFlow
• کلاسترهای چندنودی GPU با شبکه پرسرعت
• پشتیبانی از آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ

۶. AWS AI؛ ساخت و استقرار کامل مدل هوش مصنوعی

مجموعه کاملی از منابع و ابزارهای موردنیاز برای ساخت، آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این منابع شامل سرورهای EC2 مجهز به GPU، فضای ذخیره‌سازی S3 و سرویس‌های آماده برای اجرای پروژه‌های AI هستند.

Amazon SageMaker محیطی برای آماده‌سازی داده، آموزش مدل، بررسی آزمایش‌ها و استقرار مدل فراهم می‌کند. تیم‌ها می‌توانند بیشتر مراحل ساخت و اجرای مدل را در همین سرویس انجام دهند و برای هر بخش، منابع جداگانه آماده نکنند.

Amazon Bedrock نیز دسترسی به مدل‌های آماده و سرویس‌های ساخت AI Agent را از طریق API فراهم می‌کند. AWS همچنین تراشه‌های Trainium را برای آموزش مدل‌های بزرگ ارائه می‌دهد که روی سرورهای EC2 و UltraServer قابل‌استفاده هستند.

امکانات اصلی AWS AI

• مدل‌های Amazon Nova در Amazon Bedrock: از طریق Amazon Bedrock می‌توانید به فانکشن مدل‌های Amazon Nova که AWS ساخته است دسترسی داشته باشید. این مدل‌ها از کارهای Multimodal مانند تولید متن، ساخت تصویر و درک محتوای ویدیویی پشتیبانی می‌کنند.
• Amazon Kiro: ابزاری برای کدنویسی با کمک AI است که با ارائه خودکار پیشنهادهای کد، کمک در دیباگینگ و تولید مستندات، از Workflowهای برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند.
• سرویس‌های آماده AI: برای کارهایی مانند پردازش تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی نیز سرویس‌های آماده دارد. Amazon Rekognition برای تحلیل تصویر، Amazon Transcribe برای تبدیل گفتار به متن و Amazon Comprehend برای تحلیل متن استفاده می‌شوند.

۷. Microsoft Azure؛ مناسب برای Windows و تحلیل داده

Microsoft Azure مجموعه‌ای از سرویس‌های ابری برای ساخت، آموزش و اجرای مدل‌های Machine Learning و هوش مصنوعی مولد ارائه می‌دهد. این پلتفرم سرورهای مجازی مجهز به GPU، فضای ذخیره‌سازی Azure Blob Storage و سرویس Azure Kubernetes را در اختیار تیم‌ها قرار می‌دهد.

Azure Machine Learning برای آماده‌سازی داده، آموزش مدل، ثبت آزمایش‌ها و استقرار مدل استفاده می‌شود. Azure AI Foundry نیز محیطی برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی و اتصال مدل‌های مختلف به محصول فراهم می‌کند.

Azure با ابزارهای Microsoft و GitHub هماهنگی نزدیکی دارد و برای تیم‌هایی مناسب است که از Windows، GitHub، سرویس‌های Microsoft یا ابزارهای تحلیل داده استفاده می‌کنند.

امکانات اصلی Microsoft Azure

• کلاسترهای چندنودی GPU: این کلاسترها با شبکه‌های کم‌تأخیر مانند InfiniBand به یکدیگر متصل می‌شوند و برای Distributed Training مدل‌های بزرگ AI کاربرد دارند.
• اتوماسیون DevOps و ساخت قابلیت‌ها با GitHub Copilot: حالت‌های مختلف GitHub Copilot، شامل Ask، Edit و Agent، برای خودکارسازی کارهای DevOps و ساخت قابلیت‌های جدید با Azure یکپارچه شده‌اند.
• آماده‌سازی ML Pipeline: ابزارهای Azure برای آماده‌سازی داده، آموزش مدل، ارزیابی و استقرار در قالب Pipelineهای تکرارپذیر استفاده می‌شوند.

۸. Google Cloud Platform؛ دسترسی به Gemini و سرویس های Google

سرویس‌های هوش مصنوعی Google Cloud بیشتر بر Vertex AI و مدل‌های Gemini متمرکز هستند. Vertex AI محیطی برای ساخت، آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند و Gemini نیز مجموعه‌ای از مدل‌های چند وجهی برای تولید متن، تحلیل تصویر و کمک در کدنویسی است.

این سرویس‌ها روی منابع پردازشی Google Cloud، شامل GPU و TPU، اجرا می‌شوند و با ابزارهایی مانند فضای ذخیره‌سازی ابری، Kubernetes و سرویس‌های تحلیل داده Google هماهنگ هستند. به همین دلیل، تیم‌ها می‌توانند مراحل آماده‌سازی داده، آموزش مدل و انتشار آن را در یک محیط انجام دهند.

امکانات اصلی Google Cloud Platform

• سرویس Managed برای Vector Search: این سرویس به برنامه‌ها اجازه می‌دهد Embeddingها را Index کنند و اطلاعات مرتبط با Context را برای Grounding پاسخ‌های Generative AI بازیابی کنند.
• Agent Garden: بخش Agent Garden در GCP شامل نمونه‌ها و ابزارهای آماده برای ساخت Agent است. این موارد برای Data Science، خدمات مشتریان، Deep Search، RAG و وُرک‌فلوهای بازاریابی استفاده می‌شوند.
• امکانات امنیتی برای مدل‌ها و داده‌ها: از امکانات امنیتی این پلتفرم می‌توان به کنترل هویت و دسترسی کاربران، مدیریت کلیدهای رمزنگاری، اتصال خصوصی به سرویس‌ها و ابزارهای جلوگیری از نشت داده اشاره کرد.

۹. Oracle Cloud Infrastructure؛ مناسب برای دیتابیس و پروژه‌های بزرگ AI

Oracle Cloud Infrastructure یا OCI منابع GPU، شبکه پرسرعت و فضای ذخیره‌سازی لازم برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. این پلتفرم بیشتر برای پروژه‌های بزرگ، پردازش داده و برنامه‌هایی مناسب است که از سرویس‌های Oracle استفاده می‌کنند.

سرویس OCI Data Science برای ساخت، آموزش و آزمایش مدل‌ها در دسترس است. OCI همچنین به Oracle Autonomous Database متصل می‌شود تا داده‌های موردنیاز پروژه‌های هوش مصنوعی در همان محیط ذخیره و پردازش شوند.

برای اتصال دیتاسنتر داخلی به Oracle Cloud نیز می‌توان از OCI FastConnect استفاده کرد. این قابلیت برای شرکت‌هایی مناسب است که بخشی از داده‌ها و منابع خود را داخل مجموعه نگه می‌دارند و بخش دیگری را روی Cloud اجرا می‌کنند.

امکانات اصلی Oracle Cloud

• دسترسی به مدل‌های آماده: سرویس OCI Generative AI امکان استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ و ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد را در محیط Oracle Cloud فراهم می‌کند.
• شبکه پرسرعت میان سرورها: فناوری RDMA ارتباط میان سرورهای کلاستر را سریع‌تر می‌کند و زمان انتقال داده را هنگام آموزش مدل‌های بزرگ کاهش می‌دهد.
• سرورهای Bare Metal مجهز به GPU: این سرورها دسترسی مستقیم به سخت‌افزار GPU را فراهم می‌کنند و برای آموزش مدل‌های بزرگ و پردازش‌های سنگین مناسب‌اند.

۱۰. IBM Cloud؛ استقرار Hybrid برای پروژه های حساس

IBM Cloud سرویس‌های هوش مصنوعی خود را بیشتر از طریق پلتفرم watsonx ارائه می‌دهد. این پلتفرم برای ساخت، آموزش، اجرای مدل و کنترل داده‌های مورد استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.

IBM Cloud از استقرار ترکیبی نیز پشتیبانی می‌کند. شرکت‌ها می‌توانند بخشی از منابع را در دیتاسنتر خود نگه دارند و بخش دیگری را با استفاده از IBM Cloud Satellite و سرویس‌های مرتبط روی Cloud اجرا کنند.

امکانات اصلی IBM Cloud

• پردازش محرمانه داده‌ها: IBM Cloud با کمک محیط‌های امن سخت‌افزاری، از داده‌های حساس هنگام پردازش محافظت می‌کند. در این حالت، داده‌ها حتی زمانی که داخل حافظه در حال استفاده هستند، رمزنگاری‌شده باقی می‌مانند.
• دسترسی به مدل‌های Granite: مدل‌های خانواده Granite برای کارهایی مانند تولید متن، خلاصه‌سازی و ساخت دستیارهای گفت‌وگویی در دسترس هستند.
• Watsonx Code Assistant: این ابزار با پشتیبانی از بیش از ۱۱۶ زبان برنامه‌نویسی، در نوشتن کد، تکمیل بخش‌های مختلف برنامه و انجام سریع‌تر کارهای برنامه‌نویسی کمک می‌کند.

آیا برای استفاده از هوش مصنوعی به سرور هوش مصنوعی نیاز داریم؟

برای استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی همیشه به خرید یا اجاره سرور هوش مصنوعی نیاز ندارید. سرور هوش مصنوعی بیشتر برای تیم‌هایی مناسب است که قصد آموزش مدل اختصاصی، اجرای مدل‌های متن‌باز یا کنترل مستقیم منابع پردازشی را دارند.

اگر می‌خواهید قابلیت‌هایی مانند ساخت چت‌بات، تولید و خلاصه‌سازی متن، ترجمه، تحلیل محتوا یا پردازش تصویر را به سایت و برنامه خود اضافه کنید، استفاده از API هوش مصنوعی گزینه ساده‌تری است. در این روش، مدل روی سرورهای ارائه‌دهنده اجرا می‌شود و برنامه شما فقط درخواست را از طریق API ارسال می‌کند. بنابراین نیازی به نصب مدل، خرید GPU یا نگهداری سرور نخواهید داشت.

لیارا؛ ارائه‌دهنده API هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان ایرانی

سرویس هوش مصنوعی لیارا دسترسی به مدل‌های مختلف را از طریق API فراهم می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با دریافت یک کلید API، مدل موردنظر را به برنامه خود متصل کنند و قابلیت‌های هوش مصنوعی را بدون آماده‌سازی منابع پردازشی در اختیار کاربران قرار دهند.

مدل‌های مختلف در لیارا از طریق یک حساب و یک کلید دسترسی در دسترس هستند. در پنل لیارا نیز می‌توانید تعداد درخواست‌ها، Tokenهای مصرف‌شده و هزینه استفاده از مدل‌ها را بررسی کنید.

در نتیجه، اگر پروژه شما به آموزش مدل اختصاصی یا دسترسی مستقیم به GPU نیاز ندارد، استفاده از API هوش مصنوعی لیارا مسیر ساده‌تری برای اضافه‌کردن هوش مصنوعی به محصول است.

با سرویس هوش مصنوعی لیارا، بدون دغدغه زیرساخت، مدل‌های AI را اجرا و مدیریت کنید.
✅ پشتیبانی از GPU و CPU ✅ مناسب مدل‌های متن‌باز ✅ اجرای پایدار و سریع 
راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

سؤالات متداول

۱. کدام ارائه‌ دهنده Cloud بهترین منابع GPU را برای هوش مصنوعی دارد؟

انتخاب بهترین ارائه‌دهنده به نوع پروژه و سخت‌افزار موردنیاز شما بستگی دارد. اگر راه‌اندازی سریع منابع GPU و اجرای مدل بدون نگهداری سرور برایتان مهم است، DigitalOcean می‌تواند گزینه مناسبی باشد. این سرویس به GPUهای NVIDIA و AMD و مدل‌های مختلف هوش مصنوعی دسترسی می‌دهد.

Oracle Cloud Infrastructure نیز برای آموزش مدل‌های بزرگ، سرورهای Bare Metal و کلاسترهای GPU ارائه می‌دهد. RunPod برای دسترسی سریع و مقرون‌به‌صرفه به GPU مناسب است و Google Cloud نیز امکان استفاده از GPU و TPU را برای پردازش‌های سنگین فراهم می‌کند.

۲. آیا می‌توان برای پروژه‌ های AI از چند ارائه‌ دهنده سرور هوش مصنوعی استفاده کرد؟

بله. تیم‌ها می‌توانند از چند سرویس هوش مصنوعی در کنار هم استفاده کنند؛ برای مثال، آموزش مدل را روی یک پلتفرم انجام دهند و اجرای مدل را به سرویس دیگری بسپارند.

پشتیبانی از Kubernetes، Docker، PyTorch و TensorFlow نیز جابه‌جایی برنامه‌ها میان ارائه‌دهندگان مختلف را ساده‌تر می‌کند. البته در این روش باید هزینه انتقال داده، امنیت و هماهنگی میان سرویس‌ها را هم در نظر بگیرید.

۳. هنگام انتخاب سرویس برای آموزش و اجرای مدل چه تفاوت‌ هایی مهم است؟

برای آموزش مدل، به منابع GPU قدرتمند، کلاسترهای چندسروری، شبکه پرسرعت و فضای ذخیره‌سازی مناسب برای Datasetهای بزرگ نیاز دارید.

برای اجرای مدل، زمان پاسخ، امکان افزایش خودکار منابع، هزینه هر درخواست و پایداری سرویس اهمیت بیشتری دارد. سرویس‌هایی مانند Gradient AI از DigitalOcean اجرای مدل بدون نگهداری مستقیم سرور را فراهم می‌کنند و GPU Dropletها نیز برای پروژه‌هایی در دسترس‌اند که به کنترل بیشتری روی سخت‌افزار نیاز دارند.

۴. بهترین سرویس‌ های هوش مصنوعی برای ساخت برنامه‌ های AI کدام‌ اند؟

بهترین گزینه به نیاز پروژه بستگی دارد. AWS، Microsoft Azure و Google Cloud مجموعه بزرگی از ابزارهای ساخت، آموزش و اجرای مدل را ارائه می‌دهند. DigitalOcean و Replicate برای اتصال سریع مدل‌ها به برنامه از طریق API مناسب‌اند و CoreWeave، RunPod و Lambda Labs بیشتر روی دسترسی به GPU تمرکز دارند.

هنگام انتخاب، امکاناتی مانند نوع GPU، قیمت، مقیاس‌پذیری، سرویس‌های آماده، مستندات و کیفیت پشتیبانی را با هم مقایسه کنید.

۵. کم‌ هزینه‌ ترین روش آموزش و اجرای مدل‌های AI چیست؟

برای کاهش هزینه، سرویسی را انتخاب کنید که پرداخت بر اساس مصرف، محاسبه ساعتی یا ثانیه‌ای و امکان خاموش‌کردن منابع بدون استفاده داشته باشد. اجرای بدون سرور نیز برای پروژه‌هایی که تعداد درخواست ثابتی ندارند، می‌تواند هزینه را کمتر کند.