Command Palette
Search for a command to run...
دروس تعليمية عبر الإنترنت | نشر سريع مع موارد وحدة المعالجة المركزية المجانية، تغطي نماذج المصادر المفتوحة الشائعة مثل Qwen 3.5/DeepSeek-R1/Gemma 3/Llama 3.2، إلخ.
تتسارع وتيرة تطوير نماذج المصادر المفتوحة بشكلٍ هائل. فمن عمالقة التكنولوجيا إلى الشركات الناشئة وفرق البحث، تظهر نماذج جديدة باستمرار في مختلف اختبارات الأداء. ومع ذلك، وفي خضم هذا التطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، لا تزال هناك عوائق أمام المطورين لدخول عالم التقنيات المبتكرة.
يشهد مجتمع المصادر المفتوحة اليوم نموًا سريعًا في منظومة النماذج النشطة للغاية. وفي هذا السياق، يتطلع المزيد من المطورين إلى نشر واختبار نماذج جديدة بسهولة وسرعة أكبر لتقييم قدراتها واستكشاف سيناريوهات تطبيقها المحتملة. ومع ذلك، في الواقع العملي...لا تزال تكاليف موارد وحدة معالجة الرسومات، وتكوينات البيئة المعقدة، والحواجز المادية العالية تشكل عقبات رئيسية أمام العديد من المطورين عند محاولة نشر النماذج.
في الواقع، بفضل التحسين المستمر لتقنيات القياس الكمي وأطر الاستدلال،تستطيع العديد من النماذج مفتوحة المصدر الشائعة بالفعل إكمال الاستدلال الأساسي والتحقق الوظيفي في بيئة وحدة المعالجة المركزية.يوفر هذا للمطورين إمكانيات جديدة لتجربة النماذج وتطوير النماذج الأولية في ظل ظروف منخفضة التكلفة.
تجدر الإشارة إلى أنه من أجل تسهيل نشر المشاريع بسرعة وبأقل قدر من العوائق للمطورين العالميين،يوفر HyperAI حصصًا مجانية لوحدة المعالجة المركزية، حيث يمكن لمستخدمي Basic تشغيل مهمة واحدة لمدة تصل إلى 12 ساعة بشكل مستمر، بينما يمكن لمستخدمي Pro تشغيلها لمدة تصل إلى 24 ساعة بشكل مستمر.في الوقت نفسه، أطلق قسم "الدروس التعليمية" في HyperAI دروسًا تعليمية عبر الإنترنت لتشغيل نماذج مفتوحة المصدر شائعة مثل Qwen وDeepSeek وGemma وLlama وGLM على وحدة المعالجة المركزية. توفر هذه الدروس عملية نشر كاملة بدءًا من إعداد البيئة وتنزيل النموذج وصولًا إلى الاستدلال والتنفيذ، مما يتيح للمستخدمين اكتساب خبرة كاملة في استدلال النموذج وإجراء اختبارات التطوير الأساسية دون الحاجة إلى نشر بيئة محلية معقدة.
انقر لمعرفة المزيد عن HyperAI Pro:تم إطلاق HyperAI Pro رسميًا باستخدام وحدة المعالجة المركزية مجانًا / 30 ساعة من رصيد استخدام وحدة معالجة الرسومات / 70 جيجابايت من مساحة التخزين الضخمة جدًا!
نشر وحدة المعالجة المركزية Qwen3.5-9B-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ Gemma-3-1b-it-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ gpt-oss-20b-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ Phi-4-mini-instruct-GGUF:
نشر وحدة المعالجة المركزية لـ GLM-4-9B-chat-GGUF:
ستستخدم هذه المقالة "نشر Qwen3.5-9B-GGUF على وحدة المعالجة المركزية" كمثال لتوضيح البرنامج التعليمي.
تشغيل تجريبي
1. بعد الدخول إلى الصفحة الرئيسية لموقع hyper.ai، حدد صفحة "الدروس التعليمية"، أو انقر فوق "عرض المزيد من الدروس التعليمية"، وحدد "نشر وحدة المعالجة المركزية Qwen3.5-9B-GGUF"، وانقر فوق "تشغيل هذا البرنامج التعليمي عبر الإنترنت".
2. بعد إعادة توجيه الصفحة، انقر فوق "استنساخ" في الزاوية اليمنى العليا لاستنساخ البرنامج التعليمي في الحاوية الخاصة بك.
ملاحظة: يمكنك تبديل اللغات في الزاوية العلوية اليمنى من الصفحة. حاليًا، اللغتان الصينية والإنجليزية متاحتان. سيوضح هذا البرنامج التعليمي الخطوات باللغة الإنجليزية.
3. حدد صور "Free-CPU" و "PyTorch"، وانقر فوق "متابعة تنفيذ المهمة".
تقدم HyperAI فوائد التسجيل للمستخدمين الجدد.مقابل $1 فقط، يمكنك الحصول على 20 ساعة من قوة الحوسبة RTX 5090 (السعر الأصلي $7).المورد صالح بشكل دائم.
4. انتظر حتى يتم تخصيص الموارد. بمجرد أن تتغير الحالة إلى "قيد التشغيل"، انقر فوق "فتح مساحة العمل" للدخول إلى مساحة عمل Jupyter.
عرض التأثير
1. بعد إعادة توجيه الصفحة، انقر فوق ملف README الموجود على اليسار، ثم انقر فوق تشغيل في أعلى الصفحة.
2. بمجرد اكتمال العملية، انقر فوق عنوان API الموجود على اليمين للانتقال إلى صفحة العرض التوضيحي.
ما سبق هو البرنامج التعليمي الذي توصي به HyperAI هذه المرة. الجميع مدعوون للحضور وتجربته!
