Category

Local AI

Ollama LM Studio Open WebUI vLLM llama.cpp SGLang TensorRT-LLM Text Generation Inference (TGI) Local RAG GPU Optimization

30 posts

إتقان الاستدلال المحلي لنماذج اللغة الكبيرة: دليل المطوّر إلى llama.cpp

تشغيل نماذج اللغة الكبيرة على البنية التحتية السحابية مريح، لكنه يأتي مع تنازلات كبيرة: زمن الاستجابة، التكلفة، وخصوصية البيانات. بالنسبة للمطوّرين الذين يبحثون عن التحكم في مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، برز llama.cpp كمعيار ذهبي. بدأ الأمر كنسخة C++ لنموذج LLaMA، وقد تطوّر إلى...

تحسين llama.cpp على Apple Silicon لتحقيق السرعة

غيّرت Apple Silicon بشكل أساسي مشهد الاستدلال المحلي لنماذج اللغة الكبيرة (LLM). من خلال الاستفادة من بنية الذاكرة الموحدة في شرائح M1 وM2 وM3، يمكن للمطورين تشغيل نماذج كبيرة محليًا دون عقوبات الكمون المرتبطة عادةً بنقل البيانات بين المعالج المركزي و...

تفعيل أقصى أداء: غوص عميق في TensorRT-LLM من NVIDIA

يتغير مشهد نشر نماذج اللغات الكبيرة (LLM) بسرعة. بينما يظل التدريب مكلفاً حسابياً، فإن الاختناق للعديد من المؤسسات والهواة هو سرعة الاستدلال وتكلفته. هنا يأتي TensorRT-LLM، مكتبة NVIDIA مفتوحة المصدر المصممة خصيصاً لتسريع استدلال LLM على نطاق واسع.

بناء خط أنابيب RAG محلي باستخدام Milvus وOllama للبحث المؤسسي عالي الإنتاجية

في المشهد المتطور بسرعة للذكاء الاصطناعي، تعد خصوصية البيانات والكفاءة من حيث التكلفة أمرًا بالغ الأهمية لاعتماد المؤسسات. بينما تقدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المستندة إلى السحابة قدرات مذهلة، إلا أنها غالبًا ما تأتي مع زمن استجابة كبير ومخاطر امتثال. هنا يبرز الذكاء الاصطناعي المحلي...

استراتيجيات متقدمة لتفريغ ذاكرة الفيديو العشوائية: تحسين أحمال العمل متعددة وحدات معالجة الرسومات للنوافذ السياقية الكبيرة

مع تزايد الطلب على تشغيل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) محلياً، أصبحت ذاكرة الفيديو العشوائية (VRAM) العائق الرئيسي للمطورين. بينما تكفي إعدادات وحدة معالجة الرسومات الواحدة للنماذج الأصغر، فإن التعامل مع النوافذ السياقية الكبيرة باستخدام نماذج تتجاوز 70 مليار معلمة يتطلب غالباً تنسيقاً متقدماً لوحدات معالجة الرسومات المتعددة.

إتقان الذكاء الاصطناعي المحلي: دليل شامل لـ LM Studio للمطورين

في المشهد المتطور بسرعة للذكاء الاصطناعي، تحولت القدرة على تشغيل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) محلياً من اهتمام متخصص لعشاق التقنية إلى مطلب حاسم لمطوري المؤسسات. مع تزايد المخاوف بشأن خصوصية البيانات، وزمن الاستجابة، والاعتماد على مزودي السحابة...

تأمين واجهة Open WebUI باستخدام Keycloak و LDAP

مقدمة في حين أحدثت واجهة Open WebUI ثورة في طريقة تفاعل المطورين مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المحلية، فإن نشرها لفريق عمل غالباً ما يكشف عن ثغرة حرجة: عدم وجود إدارة هوية قوية. بشكل افتراضي، تعتمد العديد من الإعدادات على ملفات كلمات مرور بسيطة أو وصول مفتوح، وهو ما...