أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في 2025: القوة، الحرية، والعمليّة

٢٩ نوفمبر ٢٠٢٥

#AI #open-source #machine learning #deep learning #MLOps #LLM #data science

The Best Open-Source AI Tools in 2025: Power, Freedom, and Practicality

باختصار

أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الآن تتنافس مع المنصات التجارية من حيث الأداء وسهولة الاستخدام.
الإطارات مثل PyTorch، TensorFlow، وJAX تهيمن على التدريب والبحث.
Hugging Face Transformers، LangChain، وOllama تبسط نشر نماذج اللغة الكبيرة.
Ray، MLflow، وWeights & Biases تدعم سير عمل قابلة للتوسع وصالحة للإنتاج.
الأمان وقابلية التكرار والقابلية للمراقبة هي عوامل رئيسية عند اعتماد بنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة.

ما ستتعلمه

أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر عبر التدريب والاستدلال والتنسيق.
متى تختار إطارًا على آخر — ومتى لا تختاره.
كيفية إعداد سير عمل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر بسيط في أقل من 10 دقائق.
كيف تدمج الشركات الحقيقية إطارات الذكاء الاصطناعي المفتوح في الإنتاج.
المزالق الشائعة وكيفية تجنبها عند توسيع الذكاء الاصطناعي المفتوح.

المتطلبات الأساسية

ستستفيد أكثر من هذه المقالة إذا كنت مرتاحًا مع:

البرمجة الأساسية بلغة بايثون
أدوات سطر الأوامر والبيئات الافتراضية
مفاهيم أساسية في التعلم الآلي (التدريب، الاستدلال، التقييم)

إذا كنت تستطيع تشغيل ملاحظة جوبيتر أو برنامج بايثون، فأنت جاهز.

مقدمة: لماذا يهم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر أكثر من أي وقت مضى

مشهد الذكاء الاصطناعي في عام 2025 تهيمن عليه قوتان: نماذج ملكية ضخمة ونظام بيئي مفتوح المصدر مزدهر. بينما تجذب الأنظمة المغلقة مثل GPT-5 أو Gemini 2.0 الانتباه، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر تعمل بصمت على دعم أساسيات كل من الشركات الناشئة والشركات الكبيرة.

إطارات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ليست مجرد توفير التكاليف — بل هي حول التحكم، التخصيص، والمجتمع. فهي تسمح للفرق بـ:

تدريب وضبط النماذج على بيانات خاصة.
نشر النماذج محليًا أو على أي سحابة.
مراجعة وأمن كل مكون من مكونات السلسلة.

تدمج الشركات التقنية الكبرى غالبًا بين التراكيب المفتوحة والملكية. على سبيل المثال، تستخدم العديد من الخدمات الكبيرة PyTorch للبحث وTensorRT أو ONNX Runtime للاستدلال المُحسّن.

لننتقل إلى أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر التي تجعل هذا ممكنًا.

1. PyTorch — حصان الباحثين

PyTorch، الذي تم تطويره في الأصل بواسطة Meta AI (بحث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك) بدءًا من عام 2016، لا يزال الإطار المفضل لبحث التعلم العميق. الآن يخضع لإدارة مؤسسة PyTorch التابعة لمؤسسة Linux، ويُعرف ببنية برمجية بايثونية وتكامله القوي مع تسريع GPU.

مثال بدء سريع

pip install torch torchvision torchaudio

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleNN()
x = torch.randn(5, 10)
y = model(x)
print(y)

لماذا هو رائع

رسومات حسابية ديناميكية: تصحيح الأخطاء والتجربة أسهل.
نظام بيئي ضخم: TorchVision وTorchAudio وTorchText وLightning.
دعم المجتمع: مدعوم من Meta ومُعتمد على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية.

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم

استخدم PyTorch عندما	تجنب PyTorch عندما
تحتاج إلى مرونة للبحث أو هياكل مخصصة.	تريد تحكمًا منخفض المستوى في تحسين الرسوم البيانية.
تعتمد على تسريع GPU أو التدريب الموزع.	تنشر نماذج خفيفة على أجهزة الحافة.
تريد دعمًا قويًا من المجتمع ودروسًا تعليمية.	تتطلب تجميع رسوم بيانية ثابتة بالكامل (مثلًا للجوال).

ملاحظات الأداء

PyTorch 2.x أدخل TorchDynamo وTorchInductor، مما يوفر التقاط الرسوم البيانية والتحسين مسبقًا عبر torch.compile() API. هذا يضيق الفجوة في الأداء مع XLA الخاص بTensorFlow.

import torch

# Compile model for optimized execution
model = SimpleNN()
optimized_model = torch.compile(model)

2. TensorFlow — The Production Veteran

TensorFlow، الذي أنشأته Google Brain (الآن مُدمج في Google DeepMind اعتبارًا من أبريل 2023)، يظل عنصرًا أساسيًا في أنابيب التعلم الآلي للإنتاج. وهو مُحسّن للقابلية للتوسع، والتدريب على أجهزة متعددة، والنشر عبر TensorFlow Serving و LiteRT (سابقًا TensorFlow Lite).

مثال: نموذج TensorFlow في 10 أسطر

pip install tensorflow

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(tf.random.normal((100, 10)), tf.random.normal((100, 1)), epochs=3)

المزايا

تحسين الرسم البياني الثابت للأداء.
النشر متعدد المنصات: LiteRT للجوال، TF.js للمتصفح.
التكامل: يعمل بسلاسة مع منصة Google Cloud AI.

المشاكل الشائعة والحلول

المشكلة	الحل
الرسوم البيانية الثابتة الصعبة التشخيص	استخدم `tf.function` بشكل انتقائي؛ ابدأ بالتنفيذ المتعجل.
أخطاء عدم تطابق الإصدارات	تثبيت التبعيات باستخدام `requirements.txt` أو `poetry.lock`.
حجم النموذج الكبير	استخدم التكميم مع LiteRT.

3. JAX — القوة الوظيفية

JAX هي مكتبة الحسابات العددية عالية الأداء من Google التي تجلب autograd و XLA compilation إلى Python. وعلى الرغم من كونها مشروع بحثي رسميًا وليس منتجًا رسميًا من Google، إلا أنها تكتسب شعبية متزايدة في تدريب النماذج على نطاق واسع والحسابات العلمية.

مثال: JAX في العمل

pip install jax jaxlib

import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit

def loss_fn(w, x, y):
    pred = jnp.dot(x, w)
    return jnp.mean((pred - y) ** 2)

grad_fn = jit(grad(loss_fn))
w = jnp.ones(10)
x = jnp.ones((5, 10))
y = jnp.zeros(5)
print(grad_fn(w, x, y))

لماذا تبرز JAX

تحولات قابلة للتركيب (grad, jit, vmap, pmap).
قابلية توسعة هائلة: تُستخدم في تدريب TPU على نطاق واسع.
نقاء وظيفي: ممتازة لقابلية التكرار.

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم

عند استخدام JAX	عند تجنب استخدام JAX
تحتاج إلى رياضيات عالية الأداء أو تسريع TPU.	تحتاج إلى واجهات برمجة سهلة للمبتدئين.
تعمل مع أنماط البرمجة الوظيفية.	تعتمد على التصحيح الإجرائي.
تريد التوسع عبر أجهزة متعددة.	تنشر بشكل رئيسي في بيئات تعتمد فقط على CPU.

4. Hugging Face Transformers — تعميم NLP & LLMs

مكتبة Transformers من Hugging Face توفر نماذج مُدرَّبة مسبقًا لمهام NLP والرؤية والمهام متعددة الوسائط. مع أكثر من مليون نقطة تفتيش للنماذج على Hub، إنها العمود الفقري لعديد من سير عمل LLMs الحديثة.

بدء سريع

pip install transformers torch

from transformers import pipeline

qa = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased-distilled-squad")
result = qa(question="What is open source?", context="Open source means freely available code.")
print(result)

لماذا هو ثورة

آلاف النماذج المُدرَّبة مسبقًا متاحة على Model Hub.
توحيد API عبر المهام (نص، رؤية، صوت، متعدد الوسائط).
يتكامل مع PyTorch 2.1+ و TensorFlow 2.6+ و Flax 0.4.1+.

مثال من الواقع

تقوم العديد من المنظمات بضبط النماذج المفتوحة لإنشاء مساعدين متخصصين في مجال معين — على سبيل المثال، روبوت محادثة طبي مدرب على بيانات متوافقة مع HIPAA.

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

عدم تخزين النماذج مؤقتًا: استخدم TRANSFORMERS_CACHE لتجنب التنزيلات المتكررة.
تخطي محاذاة المُميِّز: استخدم دائمًا نفس المُميِّز المستخدم في النموذج.
نسيان حدود ذاكرة GPU: استخدم device_map='auto' أو التكميم للنماذج الكبيرة.

5. LangChain — بناء تطبيقات LLM

LangChain تُبسّط بناء تطبيقات تعمل بواسطة نماذج لغوية كبيرة (LLMs). توفر تجريدات لربط المُحفزات والذاكرة والأدوات باستخدام لغة LangChain التعبيرية (LCEL).

مثال: سلسلة أسئلة وأجوبة بسيطة

pip install langchain langchain-openai langchain-core

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Question: {question}\nAnswer:")
output_parser = StrOutputParser()

# LCEL syntax: pipe operators for composable chains
chain = prompt | llm | output_parser

result = chain.invoke({"question": "What is open-source AI?"})
print(result)

لماذا يحبها المطورون

هندسة قابلة للتركيب باستخدام LCEL لتصميم المُحفزات.
التكامل مع قواعد البيانات المتجهية وأنظمة الاسترجاع.
يدعم النماذج المفتوحة مثل LLaMA و Mistral و Falcon عبر langchain_community.

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم

عند استخدام LangChain	عند تجنب استخدام LangChain
تقوم ببناء سير عمل LLM متعدد الخطوات أو عميل.	تحتاج إلى استدلال بسيط بوقت استجابة منخفض.
تريد دمج أدوات متعددة (بحث، واجهات برمجة التطبيقات).	تنشر على أجهزة محدودة الموارد.
تحتاج إلى استمرارية وذاكرة بين الاستدعاءات.	تفضل غلاف API خفيف و مباشر.

6. Ollama — LLMs المحلية المبسطة

Ollama هو وقت تشغيل مفتوح المصدر لتشغيل LLMs محليًا، مع إدارة نماذج بسيطة وتسريع GPU.

البدء في 5 دقائق

لينكس:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull mistral
ollama run mistral

macOS/Windows: قم بتنزيل المثبت من ollama.com.

لماذا يهم

الخصوصية: النماذج تعمل بالكامل على جهازك.
القابلية للتنقل: تعمل عبر macOS و Linux و Windows.
البساطة: نشر النموذج بسطر واحد.

مثال للإخراج

> ollama run mistral
User: Summarize open-source AI tools.
Model: Open-source AI tools include libraries like PyTorch, TensorFlow, and Hugging Face.

7. Ray — الذكاء الاصطناعي الموزع بسهولة

Ray هو إطار عمل مفتوح المصدر لتوسيع نطاق تطبيقات بايثون، بما في ذلك تدريب الذكاء الاصطناعي وتقديمه. يُستخدم في تزويد مكتبات مثل Ray Tune (ضبط المعلمات الفائقة) و Ray Serve (تقديم النماذج).

مثال: تدريب النماذج المتوازية

pip install "ray[tune]"

import ray
from ray import tune
from ray.tune import Tuner, TuneConfig

ray.init()

def train(config):
    score = config['x'] ** 2
    ray.tune.report({"score": score})

tuner = Tuner(
    trainable=train,
    param_space={'x': tune.grid_search([-1, 0, 1])},
    tune_config=TuneConfig(metric="score", mode="min"),
)
results = tuner.fit()

لماذا هو قوي

موحد API للحوسبة الموزعة.
التوسع التلقائي عبر العناقيد.
يتكامل مع PyTorch و TensorFlow و Hugging Face.

تأثيرات الأداء

يمكن لـ Ray توسيع الأحمال بشكل خطي عبر العقد لمهام متوازية بشكل محرج، مثل مسح المعلمات الفائقة أو محاكاة التعلم المعزز.

8. MLflow — تتبع التجارب & دورة حياة النموذج

MLflow هو منصة مفتوحة المصدر لإدارة دورة حياة التعلم الآلي: تتبع، تغليف، ونشر النماذج.

مثال: تتبع التجارب

pip install mlflow

import mlflow

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
    mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
    mlflow.sklearn.log_model(sk_model=model, artifact_path="model", registered_model_name="my_model")

لماذا هو أساسي

قابلية التكرار: يسجل المعلمات والمقاييس والقطع.
التكامل: يعمل مع أي إطار عمل للتعلم الآلي.
النشر: سجل النماذج وREST API للتقديم.

9. Weights & Biases — قابلية المراقبة للذكاء الاصطناعي

Weights & Biases (W&B) يوفر تتبع التجارب، وإصدار مجموعات البيانات، ومراقبة النماذج. W&B يتبع نموذج النواة المفتوحة: العميل بايثون والخادم المُستضاف ذاتيًا م

import wandb

wandb.init(project="openai-tools-demo")
wandb.log({"loss": 0.123, "accuracy": 0.98})

لماذا يُحب

لوحات معلومات جميلة لمقارنة التجارب.
التعاون عبر الفرق.
التكامل مع Hugging Face و PyTorch Lightning و Ray.

جدول المقارنة: أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر

الأداة	الاستخدام الرئيسي	اللغة	الأفضل لـ	النشر	الترخيص
PyTorch	التعلم العميق	Python/C++	البحث، النماذج الأولية	السحابة، محليًا	BSD-3-Clause
TensorFlow	التعلم العميق	Python/C++	إنتاجية التعلم الآلي	السحابة، الحافة	Apache 2.0
JAX	الحساب العلمي	Python	التدريب عالي الأداء	TPU، GPU	Apache 2.0
Hugging Face Transformers	معالجة اللغة الطبيعية/نماذج اللغة الكبيرة	Python	النماذج المُدرَّبة مسبقًا	أي	Apache 2.0
LangChain	تنسيق نماذج اللغة الكبيرة	Python/JS	سير العمل الوكيل	السحابة، محليًا	MIT
Ollama	الاستدلال المحلي	Go	النشر الخاص	محليًا	MIT
Ray	الذكاء الاصطناعي الموزع	Python	توسيع الأحمال	المجموعة	Apache 2.0
MLflow	مُعمَّل المُعمَّل	Python	تتبع التجارب	السحابة، محليًا	Apache 2.0
W&B	قابلية المراقبة	Python	تصور التجارب	السحابة، محليًا	نواة مفتوحة (عميل MIT)

نظرة عامة على البنية: ستاك الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

graph TD
A[Data Sources] --> B[Training Framework (PyTorch/JAX)]
B --> C[Experiment Tracking (MLflow/W&B)]
C --> D[Model Registry]
D --> E[Serving Layer (Ray Serve/Ollama)]
E --> F[Monitoring & Feedback]

هذا التصميم المعياري يسمح للفرق بدمج واختيار الأدوات حسب احتياجاتهم.

المزالق الشائعة & الحلول

المزلق	السبب	الحل
صراعات التبعيات	وجود أطر عمل متعددة في بيئة واحدة	استخدم بيئات افتراضية معزولة أو Docker.
أخطاء ذاكرة GPU	أوزان النموذج الكبيرة	استخدم الدقة المختلطة أو التكمية.
مشكلات التكرارية	عدم تثبيت البذور العشوائية	قم بتعيين البذور في NumPy و PyTorch و Python.
انزياح البيانات في الإنتاج	تغير توزيعات المدخلات	استخدم أدوات المراقبة مثل W&B أو EvidentlyAI.

اعتبارات الأمان

سلسلة توريد النموذج: تحقق دائمًا من مصادر النموذج والملفات التحققية.
خصوصية البيانات: تجنب رفع البيانات الحساسة إلى مراكز النماذج العامة.
تدقيق التبعيات: استخدم pip-audit أو safety للكشف عن الثغرات.
عزل الاستدلال: قم بتشغيل النماذج غير الموثوقة في حاويات معزولة.

اتباع إرشادات OWASP لأمان التعلم الآلي يساعد في تقليل المخاطر الشائعة. OWASP تُصدر قائمة أعلى 10 مخاطر لأمان التعلم الآلي، ومعيار التحقق من أمان التعلم الآلي (MLSVS)، وأعلى 10 مخاطر لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM).

الاختبار والمراقبة

استراتيجيات الاختبار

اختبارات الوحدة: التحقق من معالجة البيانات المسبقة ومخرجات النموذج.
اختبارات التكامل: ضمان اتساق سلسلة العمل من البداية إلى النهاية.
اختبارات الانحدار: مقارنة مقاييس النموذج الجديدة بالقيم الأساسية.

مثال: تكامل PyTest

def test_model_shape():
    import torch
    from model import SimpleNN
    model = SimpleNN()
    x = torch.randn(5, 10)
    y = model(x)
    assert y.shape == (5, 1)

نصائح المراقبة

سجل زمن الاستجابة، الإنتاجية، وانزياح الدقة.
استخدم Prometheus + Grafana للمقاييس.
دمج التنبيهات مع Slack أو PagerDuty.

دراسة حالة واقعية: توسعة البحث إلى الإنتاج

تبدأ مختبرات البحث باستخدام PyTorch للتجربة. مع نضوج النماذج، تستخدم MLflow للمتابعة، وRay للتدريب الموزع، وOllama للنشر الخاص. يتغير هذا المزيج من الأدوات بشكل طبيعي — يبدأ صغيرًا ويتوسع كبيرًا.

يُشبه هذا النمط طريقة عمل العديد من فرق الذكاء الاصطناعي الحديثة: مفتوح المصدر أولًا، مستقل عن السحابة، ومُعياري.

تحدي جربه بنفسك

قم بتثبيت PyTorch و Hugging Face Transformers.
قم بضبط النموذج الصغير (مثل DistilBERT) على مجموعة البيانات الخاصة بك.

تتبع تجربتك باستخدام MLflow.

قم بتشغيله محليًا عبر Ray Serve أو Ollama.

شاهد إلى أين يمكن أن تأخذك مجموعة مفتوحة المصدر — لا حاجة لمفاتيح API.

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

تجاهل تثبيت الإصدار، مما يؤدي إلى فوضى التبعيات.
خلط موترات CPU وGPU في PyTorch.
نسيان تسجيل المقاييس أثناء التجارب.
عدم مراقبة تأخير الاستدلال في الإنتاج.
استخدام واجهات برمجة LangChain المُهملة (استخدم دائمًا LCEL و langchain_* الحزم).

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

الخطأ	السبب المحتمل	الحل
`CUDA out of memory`	النموذج كبير جدًا للـ GPU	قلل حجم الدفعة أو استخدم التكميم بـ 8 بت.
`ModuleNotFoundError`	التبعية مفقودة	أعد التثبيت باستخدام `pip install -r requirements.txt`.
`Shape mismatch`	عدم تطابق أبعاد الإدخال/الإخراج	تحقق من بنية النموذج وميزات مجموعة البيانات.
`SSL error when downloading model`	مشكلة في الشبكة أو الشهادة	قم بتعيين `HF_HUB_DISABLE_SSL_VERIFY=1` مؤقتًا.
`LangChainDeprecationWarning`	استخدام استيرادات قديمة	قم بالانتقال إلى `langchain_openai`، `langchain_core`، وبنية LCEL.

اتجاهات الصناعة & التوقعات المستقبلية

نماذج LLM ذات الأوزان المفتوحة مثل Mistral و LLaMA تقلص الفجوة مع الشركات المغلقة الكبيرة. LLaMA 4 تتميز بهندسة خليط الخبراء مع نوافذ سياق تصل إلى 10 ملايين رمز.
التقييم المجتمعي (مثل Open LLM Leaderboard) يحسن الشفافية.
المكدسات الهجينة — خلط الأدوات المفتوحة والمغلقة — أصبحت المعيار.
الذكاء الاصطناعي على الجهاز عبر Ollama و LiteRT سيشهد نموًا سريعًا.

الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر لا يقتصر على اللحاق بالركب؛ بل يحدد مستقبل الذكاء القابل للوصول.

الاستنتاجات الرئيسية

أدوات الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر تمكّن الفرق من الابتكار بسرعة أكبر، وبتكلفة أقل، وبشفافية أكبر.

PyTorch و TensorFlow و JAX تهيمن على تطوير النماذج.

Hugging Face و LangChain تُعمم نماذج LLM.

Ray و MLflow و W&B تجعل التوسع وقابلية المراقبة سهلين.

الأمان، وإمكانية التكرار، والمراقبة غير قابلة للتفاوض للإنتاج.

الأسئلة الشائعة

س1: هل أدوات الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر جاهزة للإنتاج؟
نعم — تُستخدم إطارات مثل TensorFlow و PyTorch و Ray في الإنتاج لدى شركات كبرى بما في ذلك Meta و Google وعدد كبير من الشركات الناشئة.

س2: كيف تقارن الأدوات المفتوحة المصدر بواجهات برمجة التطبيقات المغلقة؟
توفر سيطرة أكبر وخصوصية، لكنها قد تتطلب المزيد من الإعداد والتهيئة.

س3: هل يمكنني نشر النماذج المفتوحة محليًا؟
بالتأكيد — أدوات مثل Ollama و Hugging Face Transformers تجعل الأمر سلسًا.

س4: ما هي أفضل بنية للمبتدئين؟
ابدأ بـ PyTorch + Hugging Face + MLflow. إنها بسيطة، موثقة جيدًا، ومدعومة على نطاق واسع.

س5: كيف أحافظ على أمان بنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بي؟
قم بمراجعة التبعيات، وعزل الاستدلال، واتبع أفضل ممارسات أمان OWASP للتعلم الآلي.

س6: هل Weights & Biases مفتوحة المصدر بالكامل؟
W&B تتبع نموذج open-core. العميل Python والخادم المُستضاف ذاتيًا مرخصان بموجب MIT، لكن منصة السحابة المُدارة تجارية.

الخطوات التالية

استكشف Hugging Face Hub للنماذج المُدربة مسبقًا.
قم بإعداد MLflow للمشروع التالي.
جرب Ollama أو LangChain لبناء مساعد ذكاء اصطناعي خاص بك.

إذا أعجبك هذا الغوص العميق، اشترك في النشرة الإخبارية لمزيد من رؤى هندسة الذكاء الاصطناعي العملية.

المراجع:

وثائق PyTorch — https://pytorch.org/docs/stable/index.html
Meta AI — نظرة عامة على PyTorch — https://pytorch.org/about/
TorchInductor و TorchDynamo — https://pytorch.org/get-started/pytorch-2-x/
دليل TensorFlow — https://www.tensorflow.org/guide
وثائق JAX — https://jax.readthedocs.io/en/latest/
وثائق Hugging Face Transformers — https://huggingface.co/docs/transformers
وثائق LangChain — https://python.langchain.com/docs/
وثائق Ray — https://docs.ray.io/en/latest/
وثائق MLflow — https://mlflow.org/docs/latest/index.html
OWASP أمان التعلم الآلي — https://owasp.org/www-project-machine-learning-security-top-10/