HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Console

نشر نموذج SmolLM3-3B بنقرة واحدة

1. مقدمة البرنامج التعليمي

نجوم مستودع GitHub

تم إصدار SmolLM3-3B مفتوح المصدر من قِبل فريق Hugging Face TB (Transformer Big) في يوليو 2025، واعتُبر "سقف الأداء المتميز". تتضمن الأبحاث ذات الصلة...SmolLM3: smol، متعدد اللغات، مُستدل طويل السياقإنه نموذج لغوي مفتوح المصدر ثوري يحتوي على 3 مليارات معلمة، وهو مصمم لاختراق حدود أداء النماذج الصغيرة في حجم 3 مليار مضغوط.

يستخدم هذا البرنامج التعليمي بطاقة رسومات RTX 5090 (32 جيجابايت) واحدة وبيئة تثبيت PyTorch 2.8 + CUDA 12.8. يُقدّر وقت تحميل تطبيق Gradio من دقيقتين إلى ثلاث دقائق.

2. أمثلة المشاريع

تُظهر الصورة أدناه تأثير واجهة Grado في هذا البرنامج التعليمي. أدخلنا كلمةً مُوجَّهةً، ونجح النموذج في توفير استجابة مُكمَّمة بأربعة بتات.

3. خطوات التشغيل

يتضمن هذا القسم تعليمات لبدء التشغيل بنقرة واحدة، وبنية دليل التعليمات البرمجية، والأسئلة الشائعة.

يوضح هذا البرنامج التعليمي كيفية نشر تطبيق Gradio بنقرة واحدة. لا يحتاج المستخدمون إلى تنفيذ أي تعليمات برمجية؛ ما عليهم سوى اتباع الخطوات التالية:

1. برنامج تعليمي للاستنساخ: انقر فوق "استنساخ" في الزاوية اليمنى العليا من هذه الصفحة لإنشاء الحاوية الشخصية الخاصة بك.

2. ابدأ تشغيل الحاوية وانتظر: سيقوم النظام تلقائيًا ببدء تشغيل الحاوية لك (موصى به). RTX 5090). dependencies.sh سيتم تشغيل البرنامج النصي تلقائيًا في الخلفية، وتحميل نموذج التكميم المكون من 4 بت.تستغرق هذه العملية حوالي 2-3 دقائق.

3. الدخول إلى التطبيق: بمجرد تغيير حالة الحاوية إلى "قيد التشغيل"، انقر فوق "عنوان API" في صفحة تفاصيل الحاوية لفتح واجهة Grado. 

    بنية دليل التعليمات البرمجية

    
    /openbayes/home
    |-- app.py                \# Gradio 应用的启动脚本
    |-- requirements.txt      \# 锁定的 Python 依赖包 (已预装)
    |-- dependencies.sh       \# 平台自动化执行脚本 (仅启动 app)
    |-- README\_cn.md          \# 本教程说明文档 (中文)
    \`-- README\_en.md          \# 本教程说明文档 (英文)
    
    /openbayes/input/input0   # 只读绑定的 SmolLM3-3B 模型文件
    

    الأسئلة الشائعة

    • س: بعد النقر فوق "عنوان API"، تفشل الصفحة في التحميل أو تعرض "502"؟ ج: هذا بسبب تحميل النموذج. SmolLM3-3B إنه نموذج كبير الحجم؛ حتى النسخة المُكمّمة رباعية البتات تستغرق دقيقتين إلى ثلاث دقائق للتحميل الكامل على وحدة معالجة الرسومات. يُرجى الانتظار بضع دقائق قبل تحديث الصفحة.
    • س: يظهر السجل OSError: Cannot find empty port 8080؟ ج: هذا لأنك (أو نظامك) حاولت تشغيل التطبيق عدة مرات، مما أدى إلى شغل المنفذ 8080 بـ"عملية زومبي". كل ما عليك فعله هو تشغيله في محطة طرفية للحاويات. pkill -f "python /openbayes/home/app.py" قم بتنظيف العمليات القديمة ثم أعد تشغيلها. bash /openbayes/home/dependencies.sh هذا كل شئ.

    معلومات الاستشهاد

    @misc{bakouch2025smollm3,
          title={{SmolLM3: smol, multilingual, long-context reasoner}},
          author={Bakouch, Elie and Ben Allal, Loubna and Lozhkov, Anton and Tazi, Nouamane and Tunstall, Lewis and Patiño, Carlos Miguel and Beeching, Edward and Roucher, Aymeric and Reedi, Aksel Joonas and Gallouédec, Quentin and Rasul, Kashif and Habib, Nathan and Fourrier, Clémentine and Kydlicek, Hynek and Penedo, Guilherme and Larcher, Hugo and Morlon, Mathieu and Srivastav, Vaibhav and Lochner, Joshua and Nguyen, Xuan-Son and Raffel, Colin and von Werra, Leandro and Wolf, Thomas},
          year={2025},
          howpublished={\url{[https://huggingface.co/blog/smollm3](https://huggingface.co/blog/smollm3)}}
    }

    بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

    من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

    البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
    وحدات معالجة رسومات جاهزة
    أفضل الأسعار
    ابدأ الآن

    Hyper Newsletters

    اشترك في آخر تحديثاتنا
    سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
    مدعوم بواسطة MailChimp