انتقل إلى المحتوى الرئيسي

أدوات وتطبيقات التشغيل

هناك مجموعة متنوعة من الأدوات والتطبيقات التي تسهل تشغيل النماذج اللغوية محليًا على أجهزتك الخاصة.

LM Studio​

LM Studio هو تطبيق مخصص لتشغيل النماذج اللغوية مع واجهة مستخدم رسومية:

  • ميزات رئيسية:

    • واجهة مستخدم سهلة الاستخدام مع تصميم بسيط وواضح
    • تنزيل وإدارة النماذج من مصادر متعددة
    • واجهة محادثة مدمجة للتفاعل مع النماذج
    • خيارات تكميم مدمجة (4-بت، 5-بت، 8-بت)
    • دعم واجهة برمجة التطبيقات المحلية المتوافقة مع OpenAI

  • نصائح للاستخدام الأمثل:

    • ضبط معاملات التوليد مباشرة من الواجهة
    • استخدام خاصية مقارنة النماذج لتقييم أداء نماذج مختلفة
    • الاستفادة من ملفات الإعدادات المسبقة (presets) للمهام المختلفة

Text Generation WebUI​

واجهة ويب متقدمة لتشغيل النماذج اللغوية:

  • ميزات رئيسية:

    • واجهة ويب متكاملة يمكن الوصول إليها عبر المتصفح
    • دعم واسع لمختلف أنواع النماذج والتنسيقات
    • خيارات متقدمة لضبط معاملات التوليد
    • دعم إضافات متنوعة لتوسيع الوظائف
    • قدرات متقدمة مثل استخدام الذاكرة طويلة المدى وخيارات الدردشة المتقدمة

  • نصائح للاستخدام الأمثل:

    • تثبيت الإضافات المناسبة لاحتياجاتك
    • ضبط إعدادات متقدمة مثل LoRA وربط النماذج
    • الاستفادة من أنماط الدردشة المخصصة

llama.cpp​

مكتبة خفيفة عالية الأداء لتشغيل النماذج اللغوية على المعالج المركزي:

  • ميزات رئيسية:

    • أداء متميز على المعالجات المركزية بفضل التحسينات منخفضة المستوى
    • كفاءة عالية في استخدام الذاكرة
    • دعم متطور لتقنيات التكميم
    • واجهة سطر أوامر بسيطة وفعالة
    • قابلية للتوسعة والدمج في مشاريع أخرى

  • نصائح للاستخدام الأمثل:

    • استخدام تعليمات AVX2/AVX512 لتسريع الاستدلال
    • تجربة خيارات التكميم المختلفة لتحقيق التوازن بين الأداء والدقة
    • ضبط خيارات التخزين المؤقت لتحسين الأداء

Transformers Library​

مكتبة بايثون قوية لتشغيل مجموعة واسعة من النماذج اللغوية:

  • ميزات رئيسية:

    • دعم شامل لمعظم معماريات النماذج الحديثة
    • تكامل مباشر مع منصة Hugging Face
    • مرونة عالية في ضبط المعاملات والإعدادات
    • قابلية للتخصيص والدمج في تطبيقات بايثون
    • خيارات متقدمة للتحسين وتقليل الذاكرة

  • نصائح للاستخدام الأمثل:

    • استخدام نظام التحميل المسبق (pre-loading) لتسريع التبديل بين النماذج
    • الاستفادة من خيارات الخلايا العصبية المدعومة (bitsandbytes، GPTQ)
    • تطبيق pipeline APIs لتبسيط العمليات المعقدة