أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لعام 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 مفتوحة المصدر الآن تتنافس مع المنصات التجارية في الأداء والسهولة الاستخدام.
الإطارات مثل PyTorch, TensorFlow, و JAX تهيمن على التدريب والبحث.
Hugging Face Transformers, LangChain, و Ollama تبسط نشر نماذج اللغة الكبيرة.
Ray, MLflow, و Weights & Biases تدعم سير عمل قابلة للتوسع ذات جودة إنتاجية.
الأمان وقابلية التكرار والقابلية للمراقبة هي عوامل رئيسية عند اعتماد منصات الذكاء الاصطناعي المفتوحة.

ما ستتعلمه

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

المتطلبات الأساسية

ستستفيد أكثر من هذه المقالة إذا كنت مرتاحًا مع:

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

إذا كنت تستطيع تشغيل ملاحظة Jupyter أو سكريبت بايثون، فأنت جاهز.

مقدمة: لماذا تهم 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 الأنظار، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر تدعم بشكل هادئ أساسيات كل من الشركات الناشئة والشركات الكبيرة.

إطارات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ليست فقط لتوفير التكاليف — بل هي عن التحكم, التخصيص, والمجتمع. تتيح للفرق:

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

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

لنستعرض أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الرئيسية التي تجعل هذا ممكنًا.

1. PyTorch — حصان العمل للباحثين

PyTorch، الذي تم تطويره في الأصل بواسطة Meta AI (بحث الذكاء الاصطناعي التابع لفيسبوك) بدءًا من عام 2016، لا يزال الإطار المفضل للبحث في التعلم العميق. الآن تحت إشراف مؤسسة PyTorch التابعة لمؤسسة Linux، فهو معروف بشبكة الحساب الديناميكية، وبنية الجملة البايثونية، 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

شبكة حساب ديناميكية: تصحيح الأخطاء والتجربة أسهل.
نظام بيئي ضخم: TorchVision, TorchAudio, TorchText, و Lightning.
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 هندسة مخصصة.	تريد تحكمًا منخفض المستوى في تحسين الرسم البياني.
تعتمد على تسريع GPU أو التدريب الموزع.	تنشر نماذج خفيفة على أجهزة الحافة.
تريد دعمًا قويًا من المجتمع ودروسًا تعليمية.	تتطلب تجميع رسم بياني ثابت بالكامل (مثلًا للجوال).

ملاحظات الأداء

أدخل PyTorch 2.x TorchDynamo و TorchInductor، اللذان يقدمان التقاط الرسم البياني وتحسين الوقت المسبق عبر torch.compile() API. هذا يقلل الفجوة في الأداء مع XLA الخاص بـ TensorFlow.

import torch

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

2. TensorFlow — المحارب القديم في الإنتاج

TensorFlow، تم إنشاؤه بواسطة Google Brain (تم دمجه في Google DeepMind اعتبارًا من أبريل 2023)، لا يزال عنصرًا أساسيًا في مُخطّطات ML الإنتاجية. 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 عبر منصات متعددة: LiteRT للجوال، TF.js للمتصفح.
التكامل: يعمل بشكل سلس مع Google Cloud AI Platform.

المزالق الشائعة والحلول

المزالق	الحلول
رسوم بيانية ثابتة صعبة التشخيص	استخدم `tf.function` بشكل انتقائي؛ ابدأ بالتنفيذ الفوري.
أخطاء عدم تطابق الإصدارات	ثبّت التبعيات باستخدام `requirements.txt` أو `poetry.lock`.
حجم النموذج الكبير	استخدم التكميم مع LiteRT.

3. JAX — المنصة الوظيفية القوية

JAX هي مكتبة الحساب العددي عالية الأداء التابعة لـ Google التي تجلب autograd و tجميع XLA إلى Python. على الرغم من كونها مشروع بحثي رسميًا وليس منتجًا رسميًا لـ Google، إلا أنها تكتسب شعبية متزايدة في تدريب النماذج على نطاق واسع والحساب العلمي.

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 تتميز JAX

التحولات القابلة للتركيب (grad, jit, vmap, pmap).
قابلية التوسع الكبيرة: تُستخدم في تدريب TPU على نطاق واسع.
النقاء الوظيفي: ممتازة لقابلية التكرار.

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم

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

4. Hugging Face Transformers — تعميم معالجة اللغة الطبيعية ونماذج اللغة الكبيرة

Hugging Face's Transformers library provides pre-trained models for NLP, vision, and multimodal tasks. With over 1 million model checkpoints on the Hub, it's the backbone of many modern LLM workflows.

البدء السريع

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 (النص، الرؤية، الصوت، متعددة الوسائط).
يتكامل مع PyTorch 2.1+, TensorFlow 2.6+, و Flax 0.4.1+.

مثال من العالم الحقيقي

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

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

عدم التخزين المؤقت للنماذج: 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 نماذج اللغة الكبيرة

LangChain simplifies building applications powered by large language models (LLMs). It provides abstractions for chaining prompts, memory, and tools using the LangChain Expression Language (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 يحب المطورون ذلك

بنية قابلة للتجميع باستخدام LCEL لهندسة المطالبات.
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

استخدم LangChain عندما	تجنب LangChain عندما
تقوم ببناء سير عمل LLM متعدد الخطوات أو عميل.	تحتاج إلى استنتاج نموذج واحد منخفض التأخير.
تريد دمج أدوات متعددة (بحث، واجهات برمجة التطبيقات).	تنشر على أجهزة محدودة الموارد.
تحتاج إلى استمرارية وذاكرة بين المكالمات.	تفضل مُلفِّف API خفيف الوزن و مباشر.

6. Ollama — نماذج LLM المحلية المبسطة

Ollama is an open-source runtime for running LLMs locally, with simple model management and GPU acceleration.

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 ذلك

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

مثال للإخراج

> ollama run mistral
User: لخص أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر.
Model: أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر تشمل مكتبات مثل PyTorch وTensorFlow وHugging Face.

7. Ray — الذكاء الاصطناعي الموزع بسهولة

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

مثال: تدريب النموذج المتوازي

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

مُوحَّد API للحوسبة الموزعة.
التوسع التلقائي عبر العُقد.
يتكامل مع PyTorch وTensorFlow وHugging Face.

تأثيرات الأداء

يمكن لـ Ray أن يوسع نطاق الأحمال بشكل خطي عبر العُقد للمهام المتوازية بسهولة، مثل مسح المعلمات الفائقة أو محاكاة التعلم المعزز.

8. MLflow — تتبع التجارب ودورة 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، المقاييس، والقطع الأثرية.
التكامل: يعمل مع أي إطار عمل للتعلم الآلي.
النشر: سجل النماذج وAPI REST للتقديم.

9. Weights & Biases — قابلية المراقبة للذكاء الاصطناعي

Weights & Biases (W&B) يوفر تتبع التجارب، إصدار مجموعات البيانات، ومراقبة النماذج. W&B يتبع نموذج مفتوح النواة: العميل بايثون والخادم ذاتي الاستضافة مفتوح المصدر (MIT)، بينما المنصة السحابية المدارة تجارية.

مثال التكامل

import wandb

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

لماذا يُحب

لوحات تحكم جميلة للمقارنة بين التجارب.
التعاون بين الفرق.
التكامل مع Hugging Face وPyTorch Lightning وRay.

جدول المقارنة: أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر

الأداة	الاستخدام الرئيسي	اللغة	الأفضل لـ	النشر	الترخيص
PyTorch	التعلم العميق	Python/C++	البحث، النماذج الأولية	السحابة، على الموقع	BSD-3-Clause
TensorFlow	التعلم العميق	Python/C++	التعلم الآلي للإنتاج	السحابة، الحافة	Apache 2.0
JAX	الحوسبة العلمية	Python	التدريب عالي الأداء	TPU، GPU	Apache 2.0
Hugging Face Transformers	NLP/LLM	Python	النماذج المدربة مسبقًا	أي	Apache 2.0
LangChain	تنسيق LLM	Python/JS	السير العمل الوكيلة	السحابة، محليًا	MIT
Ollama	الاستدلال المحلي	Go	النشر الخاص	محليًا	MIT
Ray	الذكاء الاصطناعي الموزع	Python	توسيع الأحمال	مجموعة	Apache 2.0
MLflow	MLOps	Python	تتبع التجارب	السحابة، على الموقع	Apache 2.0
W&B	قابلية المراقبة	Python	تصور التجارب	السحابة، محليًا	نواة مفتوحة (عميل MIT)

نظرة عامة على بنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة 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 الأدوات واختيارها حسب احتياجاتهم.

المزالق الشائعة & الحلول

المشكلة	السبب	الحل
تعارض التبعيات	وجود أطر عمل متعددة في بيئة واحدة	استخدم بيئات افتراضية معزولة أو Docker.
أخطاء ذاكرة GPU	أوزان النموذج الكبيرة	استخدم الدقة المختلطة أو التكميم.
مشكلات التكرارية	عدم تثبيت البذور العشوائية	قم بتعيين البذور في NumPy وPyTorch وPython.
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 والقيم المختصرة (checksums).
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.

يساعد اتباع إرشادات OWASP لأمان التعلم الآلي في تقليل المخاطر الشائعة. تُحافظ OWASP على قائمة أعلى 10 مخاطر أمان للتعلم الآلي، ومعيار التحقق من أمان التعلم الآلي (MLSVS)، وقائمة أعلى 10 لتطبيقات النماذج الكبيرة (LLM).

الاختبار & المراقبة

استراتيجيات الاختبار

اختبارات الوحدة: التحقق من معالجة البيانات وإخراجات 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: التوسع من البحث إلى الإنتاج

تبدأ مختبرات البحث باستخدام PyTorch للتجربة. مع نضج النماذج، تستخدم MLflow للمتابعة، وRay للتدريب الموزع، وOllama للنشر الخاص. تتطور هذه البنية الهجينة بشكل طبيعي — تبدأ صغيرة وتتوسع بشكل كبير.

ينعكس هذا النمط في كيفية عمل فرق الذكاء الاصطناعي الحديثة: مفتوحة المصدر أولاً، ومستقلة عن السحابة، ومعيارية.

التحدي جربه بنفسك

قم بتثبيت PyTorch وHugging 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 أي مدى يمكن لمكدس مفتوح المصدر أن يوصلك — لا حاجة لمفاتيح API.

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

تجاهل تثبيت الإصدار، مما يؤدي إلى جحيم التبعيات.
خلط تِينسورات CPU وGPU في PyTorch.
نسيان تسجيل المقاييس أثناء التجارب.
عدم مراقبة تأخير الاستنتاج في الإنتاج.
استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المهجورة لـ LangChain (استخدم دائمًا LCEL و langchain_* الحزم).

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

الخطأ	السبب المحتمل	الحل
`CUDA out of memory`	النموذج كبير جدًا بالنسبة لوحدة GPU	قلص حجم الدفعة أو استخدم التكمية بـ8 بت.
`ModuleNotFoundError`	التبعية مفقودة	أعد التثبيت باستخدام `pip install -r requirements.txt`.
`Shape mismatch`	عدم تطابق أبعاد المدخلات/المخرجات	تحقق من بنية النموذج وميزات مجموعة البيانات.
`SSL error when downloading model`	مشكلة في الشبكة أو الشهادة	اضبط `HF_HUB_DISABLE_SSL_VERIFY=1` مؤقتًا.
`LangChainDeprecationWarning`	استخدام استيرادات قديمة	انتقل إلى `langchain_openai`، `langchain_core`، وبنية LCEL.

اتجاهات الصناعة وآفاق المستقبل

نماذج LLM ذات الأوزان المفتوحة مثل Mistral وLLaMA تُغلق الفجوة مع الكبار المُملَّكين. LLaMA 4 تتميز ببنية مزيج الخبراء مع نوافذ سياق تصل إلى 10 ملايين رمز.
تقييم يقوده المجتمع (مثل Open LLM Leaderboard) يحسن الشفافية.
مكدسات هجينة — مزيج من الأدوات المفتوحة والمغلقة — تصبح المعيار.
الذكاء الاصطناعي على الجهاز عبر Ollama وLiteRT ستنمو بسرعة.

الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر ليس فقط يُواكب التقدم؛ بل يُحدد مستقبل الذكاء القابل للوصول.

الاستنتاجات الرئيسية

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

PyTorch وTensorFlow وJAX تهيمن على تطوير النماذج.

Hugging Face وLangChain تجعلان نماذج LLM متاحة للجميع.

Ray وMLflow وW&B تجعل التوسع والمراقبة سهلين.

الأمان، القابلية للتكرار، والمراقبة لا يمكن التنازل عنها للإنتاج.

الأسئلة الشائعة

س1: هل أدوات الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر جاهزة للإنتاج؟
نعم — تُستخدم إطارات مثل TensorFlow وPyTorch وRay في الإنتاج لدى شركات كبرى مثل Meta وGoogle وعدد من الشركات الناشئة.

س2: كيف تقارن أدوات الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر مع واجهات البرمجة المُملَّكة؟
توفر تحكمًا أكبر وخصوصية، لكن قد تتطلب المزيد من الإعداد والضبط.

س3: هل يمكنني نشر النماذج المفتوحة محليًا؟
بالتأكيد — أدوات مثل Ollama وHugging Face Transformers تجعل العملية سلسة.

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

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

س6: هل Weights & Biases مفتوح المصدر بالكامل؟
W&B يتبع نموذج open-core. العميل Python والخادم المُستضاف ذاتيًا مرخصان بموجب MIT، لكن المنصة السحابية المُدارة تجارية.

الخطوات التالية

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

إذا استمتعت بهذا الاستعراض المعمق، اشترك في النشرة الإخبارية للحصول على المزيد 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 وTorchDynamo — 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/