سنتحدث في هذا المنشور بشكل أكبر عن دمج الذكاء الاصطناعي في نظام أوبونتو. إننا نقوم بذلك بنهج حكيم، بعيد كل البعد عن النهج الطائفي والمتفائل بشكل مفرط لبعض المروجين الذين يصرون على تجاهل مخاطر الأمن والخصوصية.
مع اتخاذ الاحتياطات اللازمة، يمكن أن يساعدنا استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع أوقات العمل وأتمتة المهام الروتينية، شريطة الالتزام بالاحتياطات التي ذكرتها في المقال السابق.
المزيد حول دمج الذكاء الاصطناعي في أوبونتو
لنواصل مع قائمة التطبيقات التي يمكن دمجها مع نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام الإضافات.
كود الاستوديو المرئي
توفر بيئة التطوير المتكاملة من مايكروسوفت إضافة لاستخدام مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بها في البرمجة. يُقدّم GitHub Copilot اقتراحات فورية للبرمجيات، ووكلاء آليين، ووظيفة دردشة. كما يُمكنه تخزين البرمجيات المحفوظة في ملفات متعددة. يتطلب الاشتراك في الخدمة اشتراكًا مجانيًا أو مدفوعًا.
يمكن تنزيل GitHub Copilot من متجر التطبيقات الخاص بـ تطبيق
خادم لغة كوبيلوت على جيت هاب
إنه يؤدي نفس وظيفة الإصدار السابق تمامًا، ولكن مع بيئات تطوير متكاملة أخرى. متوافق مع بروتوكول LSP، مثل Neovim و Emacs. ويتطلب أيضًا تثبيت إضافات في المحرر.
تم تثبيت خادم اللغة باستخدام:
sudo snap install copilot-language-server
لوحة تحكم Blender MCP
انها تسمح التحكم في برنامج النمذجة ثلاثية الأبعاد هذا من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي. بعض الملامح:
- يسمح بالتكامل مع DeepSeek و Claude.
- يمكنك تشغيل التعليمات البرمجية المكتوبة بلغة بايثون.
- تعديل المواد باستخدام النماذج.
- اضبط موضع الكاميرا والإضاءة وخصائص المشهد باستخدام اللغة الطبيعية.
- لقطات شاشة عالية الجودة.
يمكن العثور على تعليمات التثبيت هنا.
تركيب النماذج المحلية
بينما يتطلب استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة معدات قوية للغاية، هناك نماذج ذات ميزات أقل يمكن تشغيلها على معدات أكثر تواضعاً، على الرغم من أن النتائج ستكون أقل أيضاً. دعونا نوضح هذا:
يتم تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي من خلال ما يسمى بنماذج اللغة واسعة النطاق (LLM). لكي يتفاعلوا معنا باستخدام اللغة الطبيعية، من الضروري تدريبهم بكميات كبيرة من البيانات والمعلمات. لتحديد العلاقات بينها واكتشاف الأنماط. يمكن استخدام نموذج يحتوي على 7 ملايين مُعامل مع جهاز كمبيوتر بذاكرة 8 جيجابايت بدون بطاقة رسومات منفصلة، ولكن ليس أكثر من ذلك بكثير. مع هذا المستوى من المُعاملات، أقصى ما يُمكن توقعه هو استجابة بلغة إسبانية-إنجليزية مختلطة. بالطبع، إذا كان لديك جهاز كمبيوتر للألعاب، يُمكنك التطلع إلى نماذج أكثر اكتمالًا.
يُعدّ تركيب النماذج محلياً أمراً له بعض المزايا والعيوب.
من بين المزايا:
- الحفاظ على السيطرة على البيانات من خلال منع تسريب المعلومات الحساسة.
- يمكنك اختيار النموذج بحرية، وبما أنها مفتوحة المصدر، يمكنك تعديله.
- التكاليف الوحيدة للاستخدام هي تكاليف الأجهزة والكهرباء.
- لا يتطلب اتصالاً بالإنترنت
- لا يوجد تأخير أو يكون أقل.
المساوئ هي:
- تعتمد النتائج على الأجهزة؛ فالطرازات الأفضل تحتاج إلى بطاقات رسومات قوية للغاية، وذاكرة وصول عشوائي كبيرة، وسعات تخزين كبيرة.
- يتطلب تحسين النماذج أو تعديلها معرفة واسعة. ولا يكون ذلك ضرورياً إلا في حالة الحاجة إلى تعديلات متخصصة.
- عادةً ما يكون أداء النماذج أسوأ في المهام المعقدة مقارنةً بالنماذج التجارية.
- إن قابلية توسيع النموذج محدودة بتوافر الأجهزة.
متطلبات الأجهزة للنماذج المختلفة هي:
أجهزة كمبيوتر بدون بطاقة رسومات
- يحتاج طراز 1-3B 8 إلى 12 جيجابايت ليعمل بشكل مقبول.
- يحتاج طراز 7B إلى ما بين 16 و 24 جيجابايت ليعمل ببطء.
- سيعمل طراز 13B ببطء شديد مع 32 جيجابايت من شبكة الوصول اللاسلكي (RAN).
- سيقوم الكمبيوتر بحزم أمتعته والمغادرة إذا حاولت تشغيل ملف أكبر من 30 بايت.
أجهزة كمبيوتر مزودة ببطاقة رسومات مخصصة
- بالنسبة للطرازات من 1 إلى 3B، ستحتاج إلى ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 8 جيجابايت وذاكرة فيديو بسعة تتراوح بين 4 و6 جيجابايت، بالإضافة إلى معالج رباعي النواة. مع هذه المواصفات، ستتمكن من إجراء محادثات بسيطة ومعقدة.
- تتطلب طرازات 7B ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 16 جيجابايت وذاكرة فيديو بسعة تتراوح بين 8 و10 جيجابايت. يجب أن يحتوي المعالج على 6 إلى 8 أنوية. يمكن استخدام هذه الطرازات للمحادثات العامة أو المهام الأساسية.
- إذا قمنا بالترقية إلى مواصفات 13B، فسنحتاج إلى ذاكرة وصول عشوائي (RAM) تتراوح بين 24 و32 جيجابايت، وذاكرة فيديو تتراوح بين 16 و24 جيجابايت. سيحتاج المعالج إلى 8 إلى 12 نواة، وعندها سنتمكن من استخدام طرازات احترافية.
- بالنسبة للنماذج التي تقوم بتشفير وتحليل المستندات، نحتاج إلى ما بين 30 و 34 بايت من المعلمات، وما بين 48 و 64 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي، وما بين 24 و 48 جيجابايت من ذاكرة الفيديو، بالإضافة إلى معالج يحتوي على ما بين 12 و 16 نواة.
- إذا كنت تبحث عن جودة مماثلة للطرازات المدفوعة، فنحن نتحدث عن مواصفات تتراوح من 65 إلى 70 جيجاهرتز، وذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 128 جيجابايت، وذاكرة فيديو بسعة 48 إلى 80 جيجابايت، و16 إلى 32 نواة.
- بالنسبة لمواصفات بقيمة 100 مليار، فإننا نتحدث بالفعل عن ذاكرة وصول عشوائي (RAM) تتراوح سعتها بين 128 و256 جيجابايت، وذاكرة فيديو تتراوح سعتها بين 80 و160 جيجابايت، ومعالج بأكثر من 32 نواة. بالطبع، نحن نتحدث عن أداء على مستوى المؤسسات.
لم نتحدث عن التخزين بعد.
- بالنسبة لـ 7 بايت من المعلمات، نحتاج إلى 4 إلى 8 جيجابايت.
- بالنسبة لـ 13B من 8 إلى 15 جيجابايت
- بالنسبة لـ 70B من 40 إلى 70 جيجابايت.
ربما لاحظت أن الحرف B المجاور للمعاملات يرمز إلى المليارات. سيؤثر عدد المعاملات ومواصفات الجهاز على أداء النموذج.
أولاما
أولاما إيه آي أداة تسمح لنا بتنزيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديثها وحذفها. يمكن استخدام هذه النماذج من خلال طرفية لينكس أو من خلال واجهة رسومية ناقشناها في مقال آخر.
يتم تثبيت أولاما باستخدام الأمر التالي:
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama run nombre_del_modelo
الكثير نماذج يتم تنفيذ الأوامر المتاحة باستخدام الأمر التالي:
اسم نموذج تشغيل أولاما
عند تشغيل هذا الأمر لأول مرة، سيتم تنزيل النموذج. ضع في اعتبارك أن النموذج يُخزّن على القرص الصلب، وقد يصل حجم بعض الملفات إلى عدة غيغابايت.
لحذف النموذج، نستخدم الأمر التالي:
ollama rm model_name
يمكنك عرض الطرازات المثبتة باستخدام:
ollama list
في المقال التالي، سنستعرض خيارًا يجمع بين أفضل ما في كلا العالمين. يتيح لنا استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) من نماذج الأعمال استخدام تلك النماذج بتكلفة أقل وبخيارات خصوصية أفضل.