النشر للإنتاج
الخطوات التالية
2 دقيقة للقراءة
مبروك على إكمال دورة تطوير نماذج اللغة المحلية مع Ollama! لديك الآن المهارات لتشغيل، تخصيص، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بالكامل على بنيتك التحتية الخاصة.
ما تعلمته
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ مهاراتك الجديدة │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ✓ تشغيل نماذج اللغة المحلية مع Ollama │
│ ✓ اختيار النموذج المناسب لحالة استخدامك │
│ ✓ تخصيص النماذج مع Modelfiles │
│ ✓ بناء تطبيقات مع Python و LangChain │
│ ✓ تنفيذ خطوط أنابيب RAG المحلية │
│ ✓ إضافة استدعاء الوظائف للنماذج المحلية │
│ ✓ تحسين الأداء مع الضغط الكمّي │
│ ✓ النشر مع Docker والتوسع للإنتاج │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
مشاريع للتطبيق
ضع مهاراتك في العمل مع أفكار المشاريع هذه:
مشاريع للمبتدئين
- قاعدة معرفة شخصية - ابنِ نظام RAG على ملاحظاتك ومستنداتك
- مساعد برمجة - أنشئ مساعد برمجة محلي مع deepseek-coder
- ملخص الاجتماعات - لخّص نصوص الاجتماعات بخصوصية
مشاريع متوسطة
- دردشة متعددة النماذج - وجّه المحادثات لنماذج متخصصة
- API للأسئلة على المستندات - ابنِ REST API لاستعلامات المستندات
- أداة كتابة AI محلية - أنشئ مساعد كتابة يركز على الخصوصية
مشاريع متقدمة
- نظام سير عمل وكلاء - ابنِ وكلاء متعددة الخطوات مع LangGraph
- منصة AI مستضافة ذاتياً - انشر بنية Ollama للفريق
- نظام سحابي/محلي هجين - تبديل بين LLMs المحلية والسحابية
أكمل مسار تعلمك
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ مسار التعلم الموصى │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ أنت هنا: │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ تطوير نماذج اللغة المحلية مع Ollama │ ← مُكتمل! │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ ضبط نماذج اللغة: LoRA و QLoRA │ ← التالي الموصى │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ إتقان أنظمة │ │ بناء وكلاء │ │
│ │ RAG │ │ الذكاء الاصطناعي │ │
│ └──────────────┘ └──────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
الدورة التالية الموصاة: ضبط نماذج اللغة
بينما تشغيل النماذج المدربة مسبقاً قوي، الضبط الدقيق يتيح لك تخصيص النماذج لمجالك وحالات استخدامك المحددة.
ما ستتعلمه:
- تقنيات LoRA و QLoRA للضبط الفعال
- إعداد بيانات التدريب للمهام الخاصة بالمجال
- الضبط على عتاد المستهلك (حتى اللابتوبات!)
- دمج المحولات ونشر النماذج المضبوطة
- استراتيجيات التقييم والتكرار
لماذا الضبط الدقيق مهم:
- درّب النماذج على بياناتك الخاصة
- حسّن الدقة للمهام المتخصصة
- أنشئ نماذج تفهم مفردات مجالك
- قلل تكاليف الاستدلال مع نماذج أصغر ومتخصصة
ابقَ متصلاً مع المجتمع
مشاريع مفتوحة المصدر للمتابعة
- Ollama - github.com/ollama/ollama
- vLLM - github.com/vllm-project/vllm
- LangChain - github.com/langchain-ai/langchain
- LangGraph - github.com/langchain-ai/langgraph
- Hugging Face - huggingface.co
نماذج للمتابعة في 2025
- Llama 4 (Meta) - نموذج مفتوح الجيل التالي
- Mistral Large (Mistral AI) - نموذج مفتوح بمستوى المؤسسات
- DeepSeek V4 - نموذج حدودي فعال التكلفة
- Qwen 3 (Alibaba) - قدرات متعددة اللغات قوية
بطاقة مرجعية سريعة
# أوامر Ollama الأساسية
ollama pull llama3.2 # حمّل نموذج
ollama run llama3.2 # دردشة تفاعلية
ollama list # قائمة النماذج
ollama show llama3.2 # تفاصيل النموذج
ollama create mymodel -f Modelfile # نموذج مخصص
ollama serve # ابدأ الخادم
# نقاط نهاية API
POST /api/generate # توليد النص
POST /api/chat # إكمال الدردشة
POST /api/embed # التضمينات
GET /api/tags # قائمة النماذج
# متغيرات البيئة
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 # عنوان الربط
OLLAMA_NUM_GPU=999 # طبقات GPU
OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h # احتفاظ النموذج
شكراً لك!
اتخذت خطوة مهمة نحو سيادة الذكاء الاصطناعي—القدرة على تشغيل نماذج AI قوية بشروطك، مع خصوصية وتحكم كاملين.
نظام نماذج اللغة المحلية يتطور بسرعة. نماذج وأدوات وتقنيات جديدة تظهر أسبوعياً. ابقَ فضولياً، استمر في التجربة، وابنِ أشياء مذهلة!
خطوتك التالية: سجّل في ضبط نماذج اللغة: LoRA، QLoRA و PEFT لتتعلم كيفية تخصيص النماذج لاحتياجاتك المحددة. :::