دليل شامل عن أداة Ollama مميزاتها وكيفية عملها

في السنوات الأخيرة، أصبح الذكاء الاصطناعي من أبرز التقنيات التي تعتمد عليها العديد من القطاعات والمشروعات. ومع تنامي استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ظهرت تحديات تتعلق بالخصوصية، وأداء النماذج عند الاعتماد الكامل على الخدمات السحابية. وهنا جاءت أدوات جديدة تسعى إلى تمكين المستخدمين من تشغيل هذه النماذج بشكل محلي على أجهزتهم، دون الحاجة لاتصال مستمر بالإنترنت أو القلق من تسرب البيانات. من بين هذه الأدوات، برز اسم Ollama كأحد الحلول المبتكرة والمفتوحة المصدر.

Ollama هو إطار عمل يتيح تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا بطريقة مبسطة وسلسة، مع دعم مجموعة واسعة من أشهر النماذج مثل LLaMA وMistral وVicuna. يوفر هذا النظام تجربة مرنة وسهلة للمطورين والمهتمين بمجال الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن تثبيته واستخدامه بأوامر بسيطة من خلال الطرفية، مع الحفاظ على خصوصية البيانات وعدم الاعتماد على خوادم خارجية.

في هذا المقال، سنتعرف على Ollama عن قرب، ونستعرض مميزاته، طريقة عمله، أشهر النماذج المدعومة، ومقارنته بأدوات تشغيل النماذج الأخرى. كما سنناقش متطلبات تشغيله، استخداماته العملية، ونتناول مستقبل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا.

مميزات Ollama

تميزت أداة Ollama بالعديد من الخصائص التي جعلتها خيارًا مفضلًا للعديد من المطورين والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصةً لمن يبحثون عن تشغيل النماذج الكبيرة محليًا دون الاعتماد على خدمات سحابية. فيما يلي أبرز مميزاتها:

1. تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا

يوفر Ollama إمكانية تشغيل نماذج LLM على جهاز المستخدم مباشرة، سواء على أنظمة Windows أو macOS أو Linux. هذا يعني عدم الحاجة إلى إرسال البيانات إلى خوادم خارجية، مما يعزز الأمان ويحافظ على خصوصية المعلومات الحساسة.

2. دعم مجموعة واسعة من النماذج

يدعم Ollama العديد من أشهر نماذج الذكاء الاصطناعي مثل:

• LLaMA

• Mistral

• Vicuna

• Code LLaMA

• Phi

• و Dolly
  مع إمكانية تحميل النماذج وتشغيلها بأوامر بسيطة من الطرفية.

3. سهولة التثبيت والاستخدام

يمكن تثبيت Ollama بسهولة من خلال أوامر مباشرة في الطرفية دون الحاجة إلى إعدادات معقدة. كما أن تشغيل النماذج يتم عبر سطر أوامر بسيط يتيح للمستخدم تحميل النموذج وتنفيذه خلال ثوانٍ.

4. حماية خصوصية البيانات

نظرًا لأن كل شيء يتم محليًا، لا يتم إرسال البيانات لأي خوادم خارجية، مما يجعل Ollama خيارًا مثاليًا للمؤسسات والأفراد الذين يتعاملون مع بيانات سرية أو حساسة.

5. دعم تشغيل عدة نماذج

يمكن للمستخدم تشغيل أكثر من نموذج على نفس الجهاز والتبديل بينها بسهولة، مع إمكانية ضبط الإعدادات الخاصة بكل نموذج بحسب الحاجة.

6. أداء محسّن على الأجهزة الحديثة

يدعم Ollama الاستفادة من إمكانيات العتاد المتوفر، سواء المعالج أو كرت الشاشة (GPU)، مما يتيح تنفيذ النماذج بسرعة وكفاءة، خاصةً مع النماذج ذات الأحجام المتوسطة.

7. دعم ملفات modelfile

يتيح Ollama إمكانية إعداد ملف modelfile يحتوي على إعدادات مخصصة لتشغيل النموذج، مثل تحديد حجم الـ context، النماذج البديلة، أو تخصيص بعض الخصائص أثناء التشغيل.

8. لا يتطلب اتصال دائم بالإنترنت

بمجرد تثبيت النموذج محليًا، يمكن استخدامه بدون الحاجة إلى اتصال بالشبكة، وهو ما يمنح مرونة أكبر في التعامل مع المشاريع أو العروض التوضيحية.

كيف يعمل Ollama؟

يعتمد Ollama على توفير بيئة محلية لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بطريقة سهلة ومنظمة. سواء كنت مطورًا أو باحثًا أو حتى مستخدمًا مهتمًا بتجربة هذه النماذج دون الاعتماد على السحابة، يوفر لك Ollama أدوات وأوامر مبسطة لتنفيذ ذلك. فيما يلي شرح عملي لطريقة تشغيله:

1. طريقة تثبيت Ollama

عملية تثبيت Ollama بسيطة جدًا وتتم من خلال الطرفية وفقًا لنظام التشغيل:

على macOS:

brew install ollama

على Linux:

يمكن تحميل المثبت من الموقع الرسمي:

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

على Windows:

يتوفر ملف تثبيت رسمي يمكن تحميله من الموقع الرسمي لـ Ollama.

بعد التثبيت، يمكن التحقق من نجاح العملية عبر الأمر:

ollama --version

2. تحميل وتشغيل النماذج

بعد تثبيت Ollama، يمكن تحميل وتشغيل النماذج بسهولة.
على سبيل المثال، لتحميل وتشغيل نموذج llama2:

ollama run llama2

عند تنفيذ هذا الأمر لأول مرة، يقوم Ollama تلقائيًا بتحميل النموذج من خوادمه ثم تشغيله محليًا.

يمكنك أيضًا استعراض النماذج المتاحة:

ollama list

ولإيقاف تشغيل النموذج:

Ctrl + C

3. ملف modelfile: ما هو وكيف يُستخدم

modelfile هو ملف نصي يحتوي على إعدادات وتخصيصات محددة لتشغيل النموذج. يمكن من خلاله:

• تحديد نموذج أساسي أو مخصص

• تعديل إعدادات الـ context size

• تخصيص إعدادات الأداء أو المخرجات

مثال بسيط على modelfile:

FROM llama2
PARAMETER temperature=0.7
PARAMETER num_predict=512

بعد حفظ الملف، يمكن تشغيله عبر:

ollama create my-custom-model -f modelfile

ثم تشغيل النموذج:

ollama run my-custom-model

4. طريقة تنفيذ أوامر Ollama

تعتمد Ollama على أوامر سطر الأوامر (CLI) لتشغيل النماذج والتحكم بها. من أشهر الأوامر:

• تشغيل نموذج:

  ollama run model-name
  

• تحميل نموذج معين:

  ollama pull model-name
  

• إنشاء نموذج جديد باستخدام modelfile:

  ollama create new-model-name -f modelfile
  

• استعراض النماذج المثبتة محليًا:

  ollama list
  

• حذف نموذج:

  ollama rm model-name
  

بهذا الأسلوب، توفر Ollama تجربة مبسطة وسهلة لإدارة وتشغيل النماذج المتقدمة من خلال بيئة محلية على الجهاز.

أشهر النماذج المدعومة من Ollama

واحدة من أبرز نقاط قوة Ollama هي دعمه لمجموعة مميزة من أشهر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، والتي تُستخدم في العديد من التطبيقات مثل الترجمة، توليد النصوص، البرمجة التلقائية، تحليل البيانات، والمساعدة الذكية. إليك أهم النماذج التي يدعمها Ollama:

1. LLaMA (Large Language Model Meta AI)

من تطوير شركة Meta (فيسبوك سابقًا)، وهو واحد من أشهر النماذج مفتوحة المصدر التي تنافس GPT.
يدعم عدة إصدارات مثل LLaMA 2 و LLaMA 3، ويوفر أداءً مميزًا في فهم اللغة وتوليد النصوص.

2. Mistral

نموذج قوي مفتوح المصدر يركز على الكفاءة والسرعة مع الحفاظ على جودة المخرجات. يتميز بأداء ممتاز على الأجهزة المتوسطة والحديثة.

3. Vicuna

نموذج مبني على LLaMA 2، ومدرب بشكل مكثف على محادثات GPT، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات الدردشة والمساعدين الذكيين.

4. Code LLaMA

نسخة متخصصة من LLaMA موجهة لتوليد الشيفرات البرمجية، تدعم عدة لغات برمجة مثل Python، JavaScript، C++ وغيرها.
مفيد للمطورين الذين يبحثون عن مساعد ذكي في كتابة الأكواد أو تحليلها.

5. Phi

نموذج خفيف ومصمم للعمل بكفاءة عالية مع استهلاك منخفض للموارد، مما يجعله مناسبًا للأجهزة ذات الإمكانيات المحدودة.

6. Dolly

نموذج مفتوح المصدر يعتمد على مجموعة بيانات تعليمية مفتوحة، ويُستخدم بشكل شائع في تجارب تعليم الذكاء الاصطناعي وتشغيل النماذج محليًا.

7. Other Models

يدعم Ollama أيضًا إمكانية تحميل نماذج أخرى وتثبيتها محليًا، أو إنشاء نسخ مخصصة عبر modelfile، مما يتيح مرونة كبيرة في اختيار النموذج المناسب للمشروع أو التطبيق.

مقارنة بين Ollama وأدوات تشغيل النماذج الأخرى

في عالم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا، توجد عدة أدوات ومنصات يمكن الاعتماد عليها. لكن Ollama يتميز بعدد من النقاط التي تجعله يتفوق في بعض الجوانب مقارنةً بالخيارات الأخرى. فيما يلي مقارنة مبسطة توضح الفروقات:

متطلبات تشغيل Ollama

حتى تعمل Ollama بكفاءة على جهازك، هناك بعض المتطلبات الأساسية التي ينبغي توفرها سواء من حيث نظام التشغيل أو موارد الجهاز. وهذه هي المواصفات الموصى بها:

1. أنظمة التشغيل المدعومة:

• macOS: يدعم macOS Ventura 13.0 أو أحدث.

• Linux: يدعم توزيعات حديثة مثل Ubuntu 22.04، Arch، Fedora.

• Windows: حاليًا يتوفر إصدار تجريبي (Beta) مخصص لنظام Windows 11.

2. مواصفات العتاد (Hardware):

• المعالج (CPU): معالج حديث متعدد الأنوية (يفضل مع دعم AVX2 أو AVX512).

• الذاكرة (RAM):

  • الحد الأدنى: 8 جيجابايت

  • الموصى به: 16 جيجابايت أو أكثر، خاصة عند تشغيل نماذج كبيرة.

• بطاقة الرسوميات (GPU):

  • اختياري، حيث يمكن لـ Ollama العمل عبر المعالج فقط.

  • في حالة توفر GPU، يدعم الأداء الأفضل خاصة في أجهزة macOS بمعالجات Apple Silicon (M1، M2، M3).

3. مساحة التخزين:

• يعتمد حجم النماذج التي يتم تحميلها وتشغيلها على حجمها الفعلي.

  • نماذج صغيرة: من 3 إلى 8 جيجابايت.

  • نماذج متقدمة: من 12 إلى 30 جيجابايت وأكثر.

4. الاتصال بالإنترنت:

• مطلوب فقط عند تحميل النماذج لأول مرة.

• بعد ذلك، يمكن تشغيل النماذج محليًا بدون اتصال.

كيفية استخدام Ollama في مشروعك

بما أن Ollama يوفر وسيلة مرنة وسهلة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا، يمكن دمجه بسهولة في مشاريعك البرمجية، سواء لتوليد نصوص، بناء مساعدين ذكيين، أو التعامل مع البيانات. إليك أهم الطرق والاستراتيجيات لاستخدام Ollama في مشروعك:

1. تشغيل النموذج من خلال سطر الأوامر (CLI)

يمكنك تشغيل النموذج مباشرة من الطرفية ودمج مخرجاته مع مشروعك عبر الأوامر:

ollama run llama3

يمكنك تمرير رسائل أو استفسارات عبر الطرفية والحصول على الرد لاستخدامه في مشروعك.

2. استخدام Ollama كـ API محلي

Ollama يوفر سيرفر API محلي يمكنك تشغيله وتنفيذ طلبات HTTP عليه.
قم بتشغيل السيرفر:

ollama serve

ثم إرسال طلب POST عبر curl أو من مشروعك باستخدام requests في Python:

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "llama3",
        "prompt": "اكتب لي مقدمة مقال عن الذكاء الاصطناعي."
    }
)
print(response.json()["response"])

3. تشغيل نماذج مخصصة عبر modelfile

إنشاء نموذج مخصص عبر ملف Modelfile:

FROM llama3
SYSTEM "انت مساعد ذكي يتحدث العربية."

ثم بناء النموذج:

ollama create my-custom-model -f Modelfile

بعد ذلك يمكنك تشغيله أو استخدامه ضمن API.

4. دمج Ollama في تطبيقات الويب أو تطبيقات سطح المكتب

بما أن Ollama يعمل محليًا ويوفر API، يمكن ربطه مع:

• تطبيق Django / Flask: عبر استدعاء API محلي.

• تطبيقات React أو Flutter: باستخدام طلبات HTTP عبر السيرفر المحلي.

• برمجيات مكتبية: عبر لغة مثل Python أو C#.

5. جدولة وتشغيل المهام التلقائية

يمكن استخدام Ollama لتشغيل مهام آلية كتحليل بيانات أو توليد تقارير:

• دمج مع Crontab أو Task Scheduler

• أو تشغيله عبر سكربتات Python أو Bash بشكل مجدول.

Ollama هو أداة قوية ومرنة تتيح لك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا بكل سهولة وكفاءة، مما يمنحك التحكم الكامل في كيفية استخدام هذه النماذج في مشاريعك المختلفة. سواء كنت تستخدمها لتوليد النصوص، بناء المساعدين الذكيين، أو تحليل البيانات، فإن Ollama يقدم لك مجموعة واسعة من الخيارات لإدارة وتشغيل النماذج وفقًا لاحتياجاتك. بفضل واجهته البسيطة ودعمه لعدد كبير من النماذج المتطورة، يُعتبر Ollama خيارًا مثاليًا للمطورين الذين يبحثون عن بيئة محلية ومستقلة لتشغيل الذكاء الاصطناعي.

إذا كنت تفكر في دمج Ollama في مشروعك، يمكنك الاستفادة من سهولة التثبيت والتشغيل السريع للنماذج، بالإضافة إلى القدرة على تخصيص النماذج لتتناسب مع احتياجاتك الخاصة، مما يجعله أحد الأدوات الرائدة في عالم الذكاء الاصطناعي.