استضافة نماذج LLM المحلية: دليل شامل لعام 2025 - Ollama، vLLM، LocalAI، Jan، LM Studio وغيرها

استخدم 12+ أداة لمقارنة نشر نماذج LLM المحلية بشكل محترف

Page content

النشر المحلي للنماذج الكبيرة أصبح أكثر شيوعًا مع تطلع المطورين والمنظمات إلى خصوصية محسنة وتقليل التأخير وزيادة السيطرة على بنية تحتية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

يقدم السوق الآن أدوات متقدمة متعددة لتشغيل النماذج الكبيرة محليًا، كل منها يتميز بنقاط قوة وتنازلات مميزة.

7 llamas هذا الصورة الرائعة تم إنشاؤها بواسطة نموذج AI Flux 1 dev.

قبل أن تهيمن الخدمات الذكية الاصطناعية المستندة إلى السحابة على المشهد، كانت فكرة تشغيل نماذج لغوية معقدة على معدات محلية تبدو غير عملية. اليوم، تقدم تطورات في تكميم النماذج، ومحركات الاستنتاج الكفوء، والمعدات المحمية بالجهاز (GPU) المتوفرة بسهولة، جعلت النشر المحلي للنماذج الكبيرة محليًا ليس فقط ممكنًا، بل غالبًا ما يكون المفضل في العديد من السيناريوهات.

الفوائد الرئيسية للنشر المحلي: الخصوصية والأمان المعلوماتي، والتنبؤ بالتكاليف دون رسوم محددة لكل تيكت، والاستجابة بسرعة منخفضة، والتحكم الكامل في التخصيص، والقدرة على العمل دون اتصال، والامتثال لمتطلبات التنظيمات الخاصة بالبيانات الحساسة.

TL;DR

الأداة الأفضل لـ نضج واجهة API استدعاء الأدوات واجهة الرسوم تنسيقات الملفات دعم GPU مفتوح المصدر
Ollama المطورين، دمج API ⭐⭐⭐⭐⭐ مستقر ❌ محدود 3rd party GGUF NVIDIA، AMD، Apple ✅ نعم
LocalAI الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، المرونة ⭐⭐⭐⭐⭐ مستقر ✅ كامل واجهة الويب GGUF، PyTorch، GPTQ، AWQ، Safetensors NVIDIA، AMD، Apple ✅ نعم
Jan الخصوصية، البساطة ⭐⭐⭐ بيتا ❌ محدود ✅ سطح المكتب GGUF NVIDIA، AMD، Apple ✅ نعم
LM Studio المبتدئين، المعدات ذات المواصفات المنخفضة ⭐⭐⭐⭐⭐ مستقر ⚠️ تجريبي ✅ سطح المكتب GGUF، Safetensors NVIDIA، AMD (Vulkan)، Apple، Intel (Vulkan) ❌ لا
vLLM الإنتاج، الإنتاجية العالية ⭐⭐⭐⭐⭐ الإنتاجية ✅ كامل ❌ فقط API PyTorch، Safetensors، GPTQ، AWQ NVIDIA، AMD ✅ نعم
Docker Model Runner تدفق الحاويات ⭐⭐⭐ ألفا/بيتا ⚠️ محدود Docker Desktop GGUF (يعتمد) NVIDIA، AMD جزئي
Lemonade معدات AMD NPU ⭐⭐⭐ تطوير ✅ كامل (MCP) ✅ ويب/CLI GGUF، ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ نعم
Msty إدارة النماذج متعددة ⭐⭐⭐⭐ مستقر ⚠️ عبر الخلفيات ✅ سطح المكتب عبر الخلفيات عبر الخلفيات ❌ لا
Backyard AI الشخصيات/اللعب ⭐⭐⭐ مستقر ❌ محدود ✅ سطح المكتب GGUF NVIDIA، AMD، Apple ❌ لا
Sanctum الخصوصية المحمولة ⭐⭐⭐ مستقر ❌ محدود ✅ المحمول/سطح المكتب نماذج محسّنة GPUs المحمولة ❌ لا
RecurseChat المستخدمين في الطرفية ⭐⭐⭐ مستقر ⚠️ عبر الخلفيات ❌ الطرفية عبر الخلفيات عبر الخلفيات ✅ نعم
node-llama-cpp المطورين في JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ مستقر ⚠️ يدوي ❌ مكتبة GGUF NVIDIA، AMD، Apple ✅ نعم

التوصيات السريعة:

  • المبتدئين: LM Studio أو Jan
  • المطورين: Ollama أو node-llama-cpp
  • الإنتاج: vLLM
  • الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط: LocalAI
  • الكمبيوترات المحمولة AMD Ryzen AI: Lemonade
  • التركيز على الخصوصية: Jan أو Sanctum
  • المستخدمين المتقدمين: Msty

Ollama

Ollama ظهر كأحد الأدوات الأكثر شعبية لتنصيب النماذج الكبيرة محليًا، خصوصًا بين المطورين الذين يقدّرون واجهته الطرفية وفعاليتها. تم بناؤه على llama.cpp، ويقدم تدفقًا ممتازًا من التوكيتات لكل ثانية مع إدارة ذاكرة ذكية وتسريع GPU فعّال لـ NVIDIA (CUDA)، ورقاقات Apple Silicon (Metal)، ورقاقات AMD (ROCm).

الميزات الرئيسية: إدارة نموذج بسيطة مع الأوامر مثل ollama run llama3.2، وواجهة API متوافقة مع OpenAI لاستبدال خدمات السحابة بشكل مباشر، ومكتبة نماذج واسعة النطاق تدعم Llama، Mistral، Gemma، Phi، Qwen وغيرها، ووظيفة إخراج مُهيكل، وإنشاء نماذج مخصصة عبر ملفات Modelfiles.

نضج واجهة API: ناضج للغاية مع نقاط نهاية OpenAI متوافقة مستقرة بما في ذلك /v1/chat/completions، /v1/embeddings، و/v1/models. يدعم التدفق الكامل عبر Server-Sent Events، وواجهة API متعددة الوسائط، ولكن يفتقر إلى دعم الدعوة للوظائف الأصلية. فهم كيف يتعامل Ollama مع طلبات متوازية أمر حيوي لتنصيب فعّال، خاصة عند التعامل مع مستخدمين متوازيين عديدين.

دعم تنسيقات الملفات: بشكل رئيسي تنسيق GGUF مع جميع مستويات التكميم (Q2_K عبر Q8_0). يتوفر تحويل تلقائي من نماذج Hugging Face عبر إنشاء ملفات Modelfile. من أجل إدارة تخزين فعّالة، قد تحتاج إلى نقل نماذج Ollama إلى محرك أو مجلد مختلف.

دعم استدعاء الأدوات: أضاف Ollama دعمًا رسميًا لاستدعاء الأدوات، مما يسمح للنماذج بالتفاعل مع الوظائف والواجهات الخارجية. يتم تنفيذ هذا بشكل منهجي حيث يمكن للنماذج أن تقرّر متى تستخدم الأدوات وكيف تستخدم البيانات المسترجعة. يتوفر استدعاء الأدوات عبر واجهة API لـ Ollama ويعمل مع نماذج تم تدريبها خصيصًا لاستدعاء الوظائف مثل Mistral، Llama 3.1، Llama 3.2، وQwen2.5. ومع ذلك، حتى عام 2024، لا يدعم API لـ Ollama بعد دعم استدعاء الأدوات عبر البث أو معلمة tool_choice، وهي متوفرة في API لـ OpenAI. هذا يعني أنه لا يمكنك إجبار أداة معينة على الاستدعاء أو تلقي استجابات استدعاء الأدوات في وضع البث. رغم هذه القيود، فإن استدعاء الأدوات في Ollama مستعد للإنتاج لعدة استخدامات، ويعمل جيدًا مع الإطارات مثل Spring AI وLangChain. تمثل هذه الميزة تحسينًا كبيرًا مقارنة مع منهجية تحرير المهام السابقة.

متى تختار: مثالي للمطورين الذين يفضلون واجهات الطرفية و자동ات، يحتاجون إلى دمج API موثوق لتطبيقات، يقدّرون الشفافية المفتوحة المصدر، ويحتاجون إلى استخدام فعّال للموارد. ممتاز لبناء تطبيقات تتطلب نقلًا سلسًا من OpenAI. للحصول على مرجعي شامل للأوامر والتكوينات، راجع مخطط Ollama.

LocalAI

LocalAI يضع نفسه ك.stack AI شامل، يتجاوز مجرد إنشاء النصوص لدعم تطبيقات AI متعددة الوسائط بما في ذلك إنشاء النصوص، الصور، والصوت.

الميزات الرئيسية: stack AI شامل بما في ذلك LocalAI Core (APIs النصوص، الصور، الصوت، الرؤية)، LocalAGI لوحدات مستقلة، LocalRecall للبحث الدلالي، إمكانية استنتاج توزيعي P2P، وقواعد محدودة للإخراج المهيكل.

نضج واجهة API: ناضج للغاية كاستبدال كامل لـ OpenAI يدعم جميع نقاط نهاية OpenAI بالإضافة إلى ميزات إضافية. يشمل دعم التدفق الكامل، استدعاء الوظائف الأصلية عبر أدوات API متوافقة مع OpenAI، إنشاء الصور ومعالجتها، تحويل النصوص إلى الصوت، تحديد معدل التحديد القابل للتكوين، و xác認 تأمين API مفتاح. يتفوق LocalAI في المهام مثل تحويل محتوى HTML إلى Markdown باستخدام LLM بفضل دعم API متعدد الوسائط.

دعم تنسيقات الملفات: الأكثر مرونة مع دعم GGUF، GGML، Safetensors، PyTorch، GPTQ، وAWQ. عدة خلفيات بما في ذلك llama.cpp، vLLM، Transformers، ExLlama، وExLlama2.

دعم استدعاء الأدوات: يوفر LocalAI دعمًا شاملًا لاستدعاء الوظائف متوافقًا مع OpenAI عبر stack AI الموسّع. يمكّن عنصر LocalAGI من وحدات مستقلة ذات قدرات قوية لاستدعاء الأدوات. يدعم تنفيذ LocalAI الكامل لواجهة أدوات OpenAI، بما في ذلك تعريف الوظائف، نماذج المعلمات، واستدعاء الوظائف الفردية والمتوازية. يعمل المنصة عبر عدة خلفيات (llama.cpp، vLLM، Transformers) وتحافظ على توافقها مع معايير API لـ OpenAI، مما يجعل النقل مباشرًا. يدعم LocalAI ميزات متقدمة مثل قيود المفردات المحدودة لنتائج مهيكلة أكثر موثوقية ودعم تجريبي لبروتوكول سياق النموذج (MCP). تنفيذ استدعاء الأدوات ناضج ومُعد للإنتاج، ويعمل بشكل خاص جيدًا مع نماذج محسّنة لاستدعاء الوظائف مثل Hermes 2 Pro، Functionary، ونماذج Llama الحديثة. تُعتبر منهجية LocalAI لاستدعاء الأدوات واحدة من أقوى ميزاتها، وتقدم مرونة دون التضحية بالتوافق.

متى تختار: الأفضل للمستخدمين الذين يحتاجون إلى قدرات AI متعددة الوسائط خارج النصوص، المرونة القصوى في اختيار النماذج، توافق API لـ OpenAI لتطبيقات موجودة، والميزات المتقدمة مثل البحث الدلالي ووحدات المستقلة. تعمل بكفاءة حتى بدون GPUs مخصصة.

Jan

Jan يتخذ نهجًا مختلفًا، حيث يعطي الأولوية للخصوصية للمستخدمين وبساطة على الميزات المتقدمة مع تصميم 100% خارج السحابة بما في ذلك لا تتبع ولا اعتماد على السحابة.

الميزات الرئيسية: واجهة محادثة مألوفة مثل ChatGPT، مكتبة نموذج نظيفة مع نماذج مُصنفة كـ “سريع”، “متوازن”، أو “عالي الجودة”، إدارة المحادثة مع إمكانية استيراد/تصدير، تكوين محدود مع وظائف جاهزة، خلفية llama.cpp، دعم تنسيق GGUF، اكتشاف معدات تلقائي، ونظام توسعات لملحقات المجتمع.

نضج واجهة API: مرحلة بيتا مع API متوافق مع OpenAI يعرض نقاط النهاية الأساسية. يدعم استجابات البث واندماجات عبر خلفية llama.cpp، لكن لديه دعم محدود لاستدعاء الأدوات وواجهة API البصرية تجريبية. لم تُصمم لسيناريوهات متعددة المستخدمين أو تحديد معدل.

دعم تنسيقات الملفات: نماذج GGUF متوافقة مع محرك llama.cpp، داعمة لجميع مستويات التكميم القياسية مع إدارة ملفات بسيطة بالسحب والวาง.

دعم استدعاء الأدوات: يحتوي Jan على قدرات محدودة لاستدعاء الأدوات في الإصدارات المستقرة. كمساعد ذكاء اصطناعي شخصي مركّز على الخصوصية، يعطي Jan الأولوية البساطة على الميزات المتقدمة لوحدات مستقلة. بينما يدعم محرك llama.cpp من الناحية النظرية أنماط استدعاء الأدوات، لا يعرض تنفيذ API لـ Jan جميع نقاط النهاية المتكاملة مع OpenAI. يحتاج المستخدمون الذين يحتاجون إلى استدعاء الأدوات إلى تنفيذ مشاريع تحرير المهام يدويًا أو الانتظار لتحديثات مستقبلية. يشير مخطط التطوير إلى تحسينات مخطط لدعم الأدوات، لكن التركيز الحالي يبقى على توفير تجربة محادثة موثوقة أولًا. لتطبيقات إنتاجية تحتاج إلى دعم أدوات قوي، اعتبر LocalAI، Ollama، أو vLLM بدلاً من ذلك. Jan مناسب بشكل مثالي لسيناريوهات محادثة الذكاء الاصطناعي بدلاً من تدفق وظائف معقدة يتطلب ترتيب الأدوات.

متى تختار: مثالي للمستخدمين الذين يعطيون الأولوية للخصوصية والتشغيل المحلي، يريدون تجربة بدون تكوين، يفضلون واجهة الرسوم على الطرفية، ويحتاجون إلى بديل محلي لـ ChatGPT للاستخدام الشخصي.

LM Studio

LM Studio حصل على سمعة كأفضل أداة سهلة الاستخدام للنشر المحلي للنماذج الكبيرة، خصوصًا للمستخدمين الذين لا يمتلكون خلفية تقنية.

الميزات الرئيسية: واجهة الرسوم المُحسّنة مع واجهة سهلة الاستخدام، متصفح النماذج للبحث والتنزيل السهل من Hugging Face، مقارنة الأداء مع مؤشرات بصرية لسرعة وجودة النموذج، واجهة محادثة فورية للاختبار، مسارات تعديل المعلمات سهلة الاستخدام، اكتشاف معدات تلقائي وتحسين، تفريغ Vulkan لرقاقات Intel/AMD المدمجة، إدارة ذاكرة ذكية، تحسينات ممتازة لرقاقات Apple Silicon، خادم API محلي مع نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI، وتفريق النماذج للتشغيل عبر GPU وRAM.

نضج واجهة API: ناضج للغاية ومستقر مع API متوافق مع OpenAI. يدعم التدفق الكامل، API الاندماج، استدعاء الوظائف التجريبي لنموذج متوافق، ودعم متعدد الوسائط محدود. مركّز على سيناريوهات المستخدم الفردي دون تحديد معدل مدمج أو مصادقة.

دعم تنسيقات الملفات: GGUF (متوافق مع llama.cpp) وSafetensors من Hugging Face. مُحول مدمج لبعض النماذج ويمكن تشغيل نماذج GGUF المُفصَّلة.

دعم استدعاء الأدوات: قام LM Studio بتنفيذ دعم استدعاء الأدوات تجريبيًا في الإصدارات الأخيرة (v0.2.9+)، وفقًا لتنسيق API استدعاء الوظائف من OpenAI. تسمح هذه الميزة للنماذج المدربة على استدعاء الوظائف (خاصة Hermes 2 Pro، Llama 3.1، وFunctionary) باستدعاء أدوات خارجية عبر خادم API المحلي. ومع ذلك، يجب اعتبار استدعاء الأدوات في LM Studio من مرحلة بيتا—يعمل بشكل موثوق للاختبار والتطوير لكن قد يواجه حالات حافة في الإنتاج. يجعل واجهة الرسوم من السهل تعريف نماذج الوظائف واختبار استدعاء الأدوات تفاعليًا، وهو مفيد لتطوير تدفق وحدات المستقلة. تختلف توافق النماذج بشكل كبير، حيث تظهر بعض النماذج سلوكًا أفضل في استدعاء الأدوات من غيرها. لا يدعم LM Studio استدعاء الأدوات عبر البث أو ميزات متقدمة مثل استدعاء الوظائف المتوازية. لتطوير وحدات مستقلة جادة، استخدم LM Studio للاختبار والتطوير المحلي، ثم انتقل إلى vLLM أو LocalAI للإنتاجية.

متى تختار: مثالي للمبتدئين الجدد في النشر المحلي للنماذج الكبيرة، المستخدمين الذين يفضلون واجهات الرسوم على أدوات الطرفية، أولئك الذين يحتاجون إلى أداء جيد على معدات ذات مواصفات منخفضة (خاصة مع رقاقات GPU المدمجة)، وجميع الذين يرغبون في تجربة مستخدم احترافية مُحسّنة. على أجهزة بدون GPUs مخصصة، غالبًا ما يتفوق LM Studio على Ollama بسبب قدرات تفريغ Vulkan. يحسن العديد من المستخدمين تجربتهم مع LM Studio باستخدام واجهات محادثة مفتوحة المصدر لنسخ Ollama المحلية التي تعمل أيضًا مع API متوافق مع OpenAI لـ LM Studio.

vLLM

vLLM تم تصميمه خصيصًا للحصول على أداء عالي ومستوى إنتاجي للتنبؤ بـ LLM مع تقنية PagedAttention الابتكارية التي تقلل من تجزئة الذاكرة بنسبة 50% أو أكثر وزيادة الإنتاجية بنسبة 2-4 مرات للطلبات المتزامنة.

الميزات الرئيسية: PagedAttention لتحسين إدارة الذاكرة، تجميع متواصل لمعالجة الطلبات المتعددة بكفاءة، استنتاج توزيعي مع توازي التنسور عبر عدة GPUs، دعم البث تدريجيًا حسب التوكين، تحسينات عالية الإنتاجية لخدمات عدة مستخدمين، دعم للهياكل الشائعة (Llama، Mistral، Qwen، Phi، Gemma)، نماذج متعددة الوسائط (LLaVA، Qwen-VL)، API متوافق مع OpenAI، دعم Kubernetes لتنظيم الحاويات، ومتركات مدمجة لمراقبة الأداء.

نضج واجهة API: مستعد للإنتاج مع API متوافق مع OpenAI ناضج للغاية. دعم كامل للتدفق، الاندماج، استدعاء الوظائف مع إمكانية استدعاء متوازي، دعم نماذج متعددة الوسائط، تحديد معدل إنتاجي، واعتماد على التوكين. مُحسّن للإنتاجية العالية وطلبات المجموعة.

دعم تنسيقات الملفات: PyTorch وSafetensors (الرئيسية)، GPTQ وAWQ للتكميم، دعم مباشر من مكتبة Hugging Face. لا يدعم GGUF بشكل مباشر (يحتاج إلى تحويل).

دعم استدعاء الأدوات: يوفر vLLM دعمًا إنتاجيًا تمامًا واستدعاء أدوات متكاملة 100% متوافق مع API استدعاء الوظائف لـ OpenAI. ينفذ المعيار الكامل بما في ذلك استدعاء الوظائف المتوازية (حيث يمكن للنماذج استدعاء أدوات متعددة في وقت واحد)، معلمة tool_choice لتحديد اختيار الأدوات، ودعم البث لاستدعاء الأدوات. يحافظ آلية PagedAttention لـ vLLM على الإنتاجية العالية حتى خلال سلسلة استدعاء الأدوات المعقدة متعددة الخطوات، مما يجعله مثاليًا لنظام وحدات مستقلة تخدم عدة مستخدمين في وقت واحد. تنفيذها يعمل بشكل ممتاز مع نماذج محسّنة لاستدعاء الوظائف مثل Llama 3.1، Llama 3.3، Qwen2.5-Instruct، Mistral Large، وHermes 2 Pro. يتعامل vLLM مع استدعاء الأدوات على مستوى API مع التحقق التلقائي من نماذج JSON للوظائف، مما يقلل الأخطاء ويحسن الموثوقية. للإطلاقات الإنتاجية التي تتطلب تنسيق أدوات على مستوى الشركات، vLLM هو المعيار الذهبي، وهو يقدم أعلى أداء ونظام ميزات أكثر تكاملًا بين حلول النشر المحلي لـ LLM.

متى تختار: الأفضل للأداء والموثوقية على مستوى الإنتاج، معالجة طلبات متزامنة عالية، إمكانية نشر متعدد GPUs، وخدمات LLM على مستوى الشركات. عند مقارنة مواصفات رقاقات NVIDIA لملاءمة AI، تفضل vLLM رقاقات حديثة (A100، H100، RTX 4090) ذات سعة VRAM عالية لتحسين الأداء. يتفوق vLLM أيضًا على الحصول على إخراج مهيكل من LLMs بدعمه المباشر لاستدعاء الأدوات.

Docker Model Runner

Docker Model Runner هو دخول Docker الجديد نسبيًا في نشر النماذج الكبيرة محليًا، ويستخدم قوة توزيع الحاويات مع دمج مدمج، دعم Docker Compose لتسهيل النشر متعدد الحاويات، إدارة مساحة التخزين والتخزين المؤقت مبسطة، وتحديد خدمة مدمجة.

الميزات الرئيسية: حاويات مُعدة مسبقًا مع صور نماذج جاهزة للاستخدام، تخصيص دقيق لموارد CPU وGPU، تقليل تعقيد التكوين، وإدارة واجهة الرسوم عبر Docker Desktop.

نضج واجهة API: مرحلة ألفا/بيتا مع APIs متغيرة. واجهات مدمجة مع تحديد القدرات المحددة من المحرك الأساسي (عادةً بناءً على GGUF/Ollama).

دعم تنسيقات الملفات: نماذج معبأة في حاويات مع تنسيق يعتمد على المحرك الأساسي (عادةً GGUF). التقييم المعياري لا يزال قيد التطوير.

دعم استدعاء الأدوات: تُورث قدرات استدعاء الأدوات لـ Docker Model Runner من محرك الاستنتاج الأساسي (عادةً Ollama). كشف عملي حديث من Docker كشف تحديات كبيرة مع استدعاء الأدوات محليًا للنماذج، بما في ذلك الاستدعاء المبكر (النماذج تُستخدم الأدوات بشكل غير ضروري)، اختيار الأدوات غير الصحيح، وصعوبة التعامل مع استجابات الأدوات بشكل صحيح. بينما يدعم Docker Model Runner استدعاء الأدوات عبر API متوافق مع OpenAI عند استخدام النماذج المناسبة، فإن الموثوقية تختلف بشكل كبير حسب النموذج والتكوين المحدد. لا تضيف طبقة الحاويات ميزات استدعاء الأدوات—فهي مجرد تغليف معياري للنشر. للأنظمة المستقلة التي تتطلب استدعاء أدوات قوية، يكون أكثر فعالية تحويل vLLM أو LocalAI مباشرة بدلاً من استخدام Model Runner. تكمن قوة Docker Model Runner في تبسيط النشر وإدارة الموارد، وليس في تحسين القدرات الذكاء الاصطناعي. تجربة استدعاء الأدوات ستكون فقط جيدة مثل دعم النموذج والمحرك الأساسي.

متى تختار: مثالي للمستخدمين الذين يستخدمون Docker بشكل واسع في تدفق العمل، يحتاجون إلى تنسيق حاويات سلس، يقدّرون نظام Docker و أدواته، ويحتاجون إلى أنابيب نشر مبسطة. للحصول على تحليل مفصل للاختلافات، راجع مقارنة Docker Model Runner مع Ollama التي تكشف متى تختار كل حل لسيناريوهات استخدامك الخاصة.

Lemonade

Lemonade يمثل نهجًا جديدًا لاستضافة النماذج الكبيرة محليًا، مُحسّن خصيصًا لرقاقات AMD مع تسريع NPU (وحدة معالجة عصبية) باستخدام قدرات Ryzen AI الخاصة بـ AMD.

الميزات الرئيسية: تسريع NPU لاستنتاج فعّال على معالجات Ryzen AI، تنفيذ هجين يجمع بين NPU، iGPU، وCPU لتحسين الأداء، دمج معيار Model Context Protocol (MCP) الأول لاستدعاء الأدوات، API متوافق مع OpenAI، تصميم خفيف مع تقليل تحميل الموارد، دعم وحدات مستقلة مع قدرات الوصول إلى الأدوات، وواجهات متعددة بما في ذلك واجهة الويب، CLI، وSDK، وتحسينات مخصصة للرقاقات AMD Ryzen AI (7040/8040 أو أحدث).

نضج واجهة API: في مرحلة التطوير ولكن تحسين سريع مع نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI ودعم أحدث MCP لاستدعاء الأدوات. واجهة مستقلة عن اللغة تبسط التكامل عبر لغات البرمجة المختلفة.

دعم تنسيقات الملفات: GGUF (الرئيسية) وONNX مع تنسيقات محسّنة لـ NPU. دعم مستويات التكميم الشائعة (Q4، Q5، Q8).

دعم استدعاء الأدوات: يوفر Lemonade استدعاء أدوات متطورة عبر دعم معيار Model Context Protocol (MCP) الأول، وهو تطور كبير يتجاوز استدعاء الوظائف النمطية لـ OpenAI. MCP هو معيار مفتوح تم تصميمه بواسطة Anthropic لدمج أدوات أكثر طبيعية وسياقًا، مما يسمح للنماذج الكبيرة بالحفاظ على وعي أفضل بال أدوات المتاحة وغرضها خلال المحادثات. تنفيذ MCP في Lemonade يسمح بالتفاعل مع أدوات متنوعة بما في ذلك البحث على الويب، عمليات نظام الملفات، أنظمة الذاكرة، والتكاملات المخصصة—all مع تسريع NPU لـ AMD للحصول على كفاءة. تقدم منهجية MCP مزايا مقارنة مع استدعاء الوظائف التقليدية: أفضل اكتشاف أدوات، إدارة سياق أفضل عبر محادثات متعددة، وتعريفات أدوات معيارية تعمل عبر مختلف النماذج. ومع أن MCP لا يزال في مرحلة نمو (تم اعتماده من Claude، وينتشر الآن إلى النشر المحلي)، فإن تنفيذ Lemonade المبكر يضعه في مقدمة أنظمة الوحدات المستقلة الجيل التالي. مثالي لرقاقات AMD Ryzen AI حيث يوفر تسريع NPU 2-3 مرات زيادة في كفاءة الأدوات لتدفق الوحدات المستقلة.

متى تختار: مثالي للمستخدمين الذين لديهم رقاقات AMD Ryzen AI، أولئك الذين يبنون وحدات مستقلة، أي شخص يحتاج إلى تسريع NPU فعّال، والمطورين الراغبين في دعم MCP المبتكر. يمكن تحقيق 2-3 مرات أفضل في التوكين لكل واط مقارنة مع الاستنتاج فقط على رقاقات CPU في أنظمة AMD Ryzen AI.

Msty

Msty يركز على إدارة سلسة لعدة مزودي النماذج الكبيرة والنموذج مع واجهة موحدة تعمل مع Ollama، OpenAI، Anthropic، وغيرها.

الميزات الرئيسية: بنية معمارية مستقلة عن المزود، تبديل نموذج سريع، إدارة محادثة متقدمة مع التفرع والانقسام، مكتبة تعليمات مدمجة، القدرة على مزج النماذج المحلية والسحابة في واجهة واحدة، مقارنة الاستجابات من عدة نماذج جنبًا إلى جنب، ودعم متعدد المنصات لـ Windows، macOS، وLinux.

نضج واجهة API: مستقر لربطه بالتركيبات الموجودة. لا تحتاج إلى خادم منفصل لأنه يمدد وظائف أدوات أخرى مثل Ollama وLocalAI.

دعم تنسيقات الملفات: يعتمد على الخلفيات المرتبطة (عادةً GGUF عبر Ollama/LocalAI).

دعم استدعاء الأدوات: تُورث قدرات استدعاء الأدوات لـ Msty من خلفياتها المرتبطة. عند الاتصال بـ Ollama، تواجه قيودها (لا يوجد استدعاء أدوات أصلي). عند استخدام خلفيات LocalAI أو OpenAI، تحصل على ميزات استدعاء الأدوات الكاملة. لا تضيف Msty نفسها ميزات استدعاء الأدوات ولكنها تعمل كواجهة موحدة لعدة مزودين. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في الواقع—يمكنك اختبار نفس تدفق الوحدات المستقلة ضد خلفيات مختلفة (Ollama محليًا vs LocalAI vs OpenAI السحابية) لمقارنة الأداء والموثوقية. ميزات إدارة المحادثة في Msty مفيدة خصوصًا لتصحيح تدفق محادثات معقدة، حيث يمكنك تفرع المحادثات عند نقاط القرار ومقارنة كيفية التعامل المختلفة مع نفس استدعاء الأدوات. للمطورين الذين يبنون أنظمة وحدات مستقلة متعددة النماذج، توفر Msty طريقة مريحة لتقييم أي خلفية تقدم أفضل أداء استدعاء أدوات لسيناريوهات استخدام معينة.

متى تختار: مثالي للمستخدمين المتقدمين الذين يديرون عدة نماذج، أولئك الذين يقارنون إخراج النماذج، المستخدمين الذين لديهم تدفق محادثة معقد، والأنظمة المختلطة المحلية/السحابية. ليس خادمًا مستقلًا ولكن واجهة أمامية معقدة لتركيبات LLM الموجودة.

Backyard AI

Backyard AI يركز على محادثات مبنية على الشخصيات والسيناريوهات التمثيلية مع إنشاء شخصيات مفصلة، تعريف شخصية، تبديل شخصيات متعددة، ذاكرة محادثة طويلة الأمد، ومعالجة أولوية الخصوصية.

الميزات الرئيسية: إنشاء شخصيات مع ملفات شخصية AI مفصلة، عدة شخصيات، نظام ذاكرة للمحادثات طويلة الأمد، واجهة مستخدم سهلة الوصول للمستخدمين غير التقنيين، مبنية على llama.cpp مع دعم GGUF للنماذج، وتوافر متعدد المنصات (Windows، macOS، Linux).

نضج واجهة API: مستقر للاستخدام في الواجهة الرسومية ولكن محدود الوصول إلى API. مركّز بشكل أساسي على تجربة المستخدم الرسومية بدلًا من التكامل البرمجي.

دعم تنسيقات الملفات: نماذج GGUF مع دعم معظم نماذج المحادثة الشائعة.

دعم استدعاء الأدوات: لا يوفر Backyard AI استدعاء أدوات أو استدعاء وظائف. تم تصميمه خصيصًا للمحادثات المبنية على الشخصيات والسيناريوهات التمثيلية حيث لا ترتبط الأدوات بالتكامل. تركز التطبيق على الحفاظ على تطابق الشخصية، إدارة الذاكرة طويلة الأمد، وإنشاء تجارب محادثية غامرة بدلًا من تنفيذ الوظائف أو التفاعل مع الأنظمة الخارجية. إذا كنت بحاجة إلى شخصيات ذكاء اصطناعي يمكنها أيضًا استخدام أدوات (مثل مساعد تمثيلي يمكنه التحقق من الطقس الفعلي أو البحث عن المعلومات)، فعليك استخدام منصة أخرى مثل LocalAI أو بناء حل مخصص يجمع بين بطاقات الشخصيات ونماذج قادرة على استدعاء الأدوات.

متى تختار: الأفضل للكتابة الإبداعية والتمثيل، تطبيقات مبنية على الشخصيات، المستخدمين الراغبين في شخصيات AI مخصصة، وحالات الاستخدام في الألعاب والترفيه. لم تُصمم للتطوير العام أو التكامل مع API.

Sanctum

Sanctum AI تركز على الخصوصية مع تطبيقات الهواتف المحمولة والكمبيوتر الشخصي التي تعمل دون الحاجة إلى الإنترنت، وتتميز بتشغيلها الكامل دون الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت، وشفافية التشفير من طرف إلى طرف لتقسيم المحادثات، ومعالجة البيانات على الجهاز مع حدوث جميع الاستنتاجات محليًا، وتقسيم مزامن مُشفّر عبر منصات متعددة.

الميزات الرئيسية: دعم الهاتف المحمول لـ iOS و Android (نادر في مجال LLM)، تحسين نموذجي مكثف لجهاز الهاتف المحمول، مزامنة سحابية مشفرة اختيارية، دعم مشاركة الأسرة، نماذج محسّنة أصغر (1B-7B من المعلمات)، كمّ量化 مخصص للهواتف المحمولة، وحزم نماذج معبأة مسبقًا.

نضج واجهة برمجة التطبيقات (API): مستقرة للاستخدام المقصود على الهاتف المحمول ولكن وصول API محدود. تم تصميمها للتطبيقات الخاصة بالمستخدمين النهائيين بدلاً من دمج المطورين.

دعم تنسيقات الملفات: تنسيقات نماذج أصغر محسّنة مع كمّ量化 مخصص للمنصات المحمولة.

دعم مكالمة الأدوات: لا يدعم Sanctum مكالمة الأدوات أو مكالمة الوظائف في تنفيذها الحالي. كتطبيق أولويته الهاتف المحمول المركّز على الخصوصية والتشغيل دون الحاجة إلى الإنترنت، يعطي Sanctum أولوية لبساطة وفعالية الموارد على الميزات المتقدمة مثل مسارات الوكلاء. النماذج الأصغر (1B-7B من المعلمات) التي تعمل عليها عادةً لا تكون مناسبة بشكل موثوق لمكالمة الأدوات حتى لو دعمتها البنية التحتية. القيمة المقدمة من Sanctum هي توفير محادثة ذكاء اصطناعي خاص على الجهاز للاستخدام اليومي - قراءة البريد الإلكتروني، كتابة الرسائل، الإجابة على الأسئلة - بدلًا من المهام المعقدة المستقلة. للمستخدمين المحمولين الذين يحتاجون إلى قدرات مكالمة الأدوات، فإن قيود العمارة الخاصة بجهاز الهاتف المحمول تجعل هذا توقعًا غير واقعي. تظل الحلول السحابية أو التطبيقات على الحاسوب الشخصي مع النماذج الأكبر ضرورية للمهام التي تتطلب مسارات وكلاء تتطلب دمج أدوات.

متى يجب الاختيار: مثالي للاستخدام المحمول LLM، المستخدمين الذين يهتمون بالخصوصية، السيناريوهات متعددة الأجهزة، والمساعدة الذكية الاصطناعية أثناء التنقل. محدود إلى النماذج الأصغر بسبب قيود أجهزة الهاتف المحمول، ولا يناسب بشكل جيد المهام المعقدة التي تتطلب نماذج أكبر.

RecurseChat

RecurseChat هي واجهة محادثة قائمة على الطرف المُحلي لمحرّري الطرف المُحلي الذين يعيشون في سطر الأوامر، وتقدم تفاعلًا مُحكمًا باللوحة المفاتيح مع مفاتيح Vi/Emacs.

الميزات الرئيسية: التشغيل الأصلي للطرف المُحلي، دعم متعدد الخوادم (Ollama، OpenAI، Anthropic)، تلوين نصي للقوائم البرمجية، إدارة الجلسات لحفظ واستعادة المحادثات، أوامر CLI قابلة للبرمجة للاستخدام التلقائي، مكتوبة بلغة Rust لتشغيل سريع وفعّال، اعتمادات محدودة، تعمل عبر SSH، وودية مع tmux/screen.

نضج واجهة برمجة التطبيقات (API): مستقرة، باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الخوادم الموجودة (Ollama، OpenAI، إلخ) بدلًا من تقديم خادمها الخاص.

دعم تنسيقات الملفات: يعتمد على الخادم المستخدم (عادة GGUF عبر Ollama).

دعم مكالمة الأدوات: يعتمد دعم مكالمة الأدوات في RecurseChat على الخادم الذي تربطه به. مع خوادم Ollama، ترث Ollama قيودها. مع خوادم OpenAI أو Anthropic، تحصل على قدرات كاملة لمكالمة الوظائف. RecurseChat نفسها لا تنفذ مكالمة الأدوات ولكنها توفر واجهة مُحليّة تجعل من السهل التحقق والاختبار من مسارات الوكلاء. تلوين النصوص لـ JSON يجعل من السهل فحص معلمات مكالمة الوظيفة والردود. للمطورين الذين يبنون أنظمة وكلاء من سطر الأوامر أو اختبار مكالمة الأدوات في بيئات بعيدة عبر SSH، توفر RecurseChat واجهة خفيفة دون عبء واجهة الرسوم المتحركة. طبيعتها القابلة للبرمجة تسمح أيضًا تلقائية اختبار مسارات وكلاء عبر نصوص shell، مما يجعلها مفيدة لخطوط إنتاجية CI/CD تحتاج إلى التحقق من سلوك مكالمة الأدوات عبر نماذج مختلفة وخلفيات.

متى يجب الاختيار: مثالية للمطورين الذين يفضلون واجهات سطر الأوامر، الوصول إلى الخوادم البعيدة عبر SSH، الاحتياجات المتعلقة بالبرمجة التلقائية، والتكامل مع مسارات العمل في الطرف المُحلي. ليست خادمًا مستقلًا بل واجهة سطر الأوامر متقدمة.

node-llama-cpp

node-llama-cpp تجلب llama.cpp إلى بيئة Node.js مع روابط Node.js الأصلية التي توفر دمجًا مباشرًا مع llama.cpp، ودعم كامل لـ TypeScript مع تعريفات نوعية كاملة.

الميزات الرئيسية: إنتاجية توليد تدريجي حرفًا تلو حرف، إنتاج تضمين النصوص، إدارة نموذجية برمجية لتنزيل وإدارة النماذج، معالجة قوالب المحادثة المدمجة، روابط أصلية توفر أداء llama.cpp تقريبًا أصليًا في بيئة Node.js، مصممة لبناء تطبيقات Node.js/JavaScript مع LLMs، تطبيقات Electron مع الذكاء الاصطناعي المحلي، خدمات الخلفية، ووظائف بدون خادم مع نماذج معبأة مسبقًا.

نضج واجهة برمجة التطبيقات (API): مستقرة ومتطورة مع تعريفات TypeScript الشاملة وواجهة برمجة التطبيقات الموثقة جيدًا للمطورين JavaScript.

دعم تنسيقات الملفات: تنسيق GGUF عبر llama.cpp مع دعم جميع مستويات الكمّ量化 القياسية.

دعم مكالمة الأدوات: يتطلب node-llama-cpp تنفيذًا يدويًا لعملية مكالمة الأدوات عبر هندسة المحفزات وتحليل المخرجات. على عكس الحلول القائمة على API مع دعم وظيفي أصلي، يجب أن تتعامل مع كل مراحل مكالمة الأدوات في كودك JavaScript: تعريف مخططات الأدوات، إدخالها في المحفزات، تحليل استجابات النموذج لمكالمة الوظائف، تنفيذ الأدوات، وإعادة نتائجها إلى النموذج. على الرغم من أن هذا يعطي لك سيطرة كاملة ومرنّة، إلا أنه عمل أكثر بكثير من استخدام vLLM أو دعم LocalAI المدمج. node-llama-cpp مناسب للمطورين الذين يريدون بناء منطق وكلاء مخصصة في JavaScript وتحتاج إلى سيطرة دقيقة على عملية مكالمة الأدوات. دعم TypeScript يجعل من الأسهل تعريف واجهات أدوات آمنة من الناحية النوعية. يُفضل استخدامه مع مكتبات مثل LangChain.js لاستبعاد مراحل مكالمة الأدوات دون فقدان فوائد الاستنتاج المحلي.

متى يجب الاختيار: مثالي للمطورين JavaScript/TypeScript، تطبيقات Electron المكتبية، خدمات الخلفية Node.js، وتطوير المخططات السريعة. توفر سيطرة برمجية بدلًا من خادم مستقل.

الخلاصة

اختيار الأداة المناسبة لنشر نموذج LLM محليًا يعتمد على متطلباتك المحددة:

التوصيات الأساسية:

  • المبتدئون: ابدأ بـ LM Studio لواجهة مستخدم ممتازة وسهولة الاستخدام، أو Jan لبساطة الخصوصية
  • المطورون: اختر Ollama لدمج واجهة برمجة التطبيقات والمرونة، أو node-llama-cpp للمشاريع Node.js/JavaScript
  • المحبين للخصوصية: استخدم Jan أو Sanctum للتجربة دون الحاجة إلى الإنترنت مع دعم خياري للهواتف المحمولة
  • الاحتياجات متعددة الوسائط: اختر LocalAI للقدرات الشاملة للذكاء الاصطناعي خارج النصوص
  • النشرات الإنتاجية: قم بتثبيت vLLM للتقديم بسعة عالية مع ميزات الشركات
  • العمليات المبنية على الحاويات: فكّر في Docker Model Runner للتكامل مع النظام البيئي
  • أجهزة AMD Ryzen AI: Lemonade تستخدم NPU/iGPU للحصول على أداء ممتاز
  • المستخدمون المتقدمون: Msty لإدارة عدة نماذج ومزودين
  • الكتابة الإبداعية: Backyard AI للمحادثات القائمة على الشخصيات
  • المحبين للطرف المُحلي: RecurseChat للعمليات على سطر الأوامر
  • الوكلاء المستقلين: vLLM أو Lemonade لدعم مكالمة الوظائف والميزات MCP

عوامل مهمة لاتخاذ القرار: نضج واجهة برمجة التطبيقات (vLLM، Ollama، وLM Studio تقدم واجهات برمجة التطبيقات الأكثر استقرارًا)، مكالمة الأدوات (vLLM وLemonade تقدم أفضل ميزات مكالمة الوظائف)، دعم تنسيقات الملفات (LocalAI تدعم النطاق الأكبر)، تحسينات الأجهزة (LM Studio تتفوق على GPUs المدمجة، Lemonade على NPUs من AMD)، والتنوع في النماذج (Ollama وLocalAI تقدم خيارات النماذج الأوسع).

تستمر بيئات نماذج LLM المحلية في النضج بسرعة، مع أن عام 2025 يجلب تقدمًا كبيرًا في توحيد معايير API (التوافق مع OpenAI عبر جميع الأدوات الرئيسية)، مكالمة الأدوات (تبني بروتوكول MCP مما يسمح بعملاء مستقلين)، المرونة في التنسيقات (أدوات تحويل أفضل وطرق الكمّ量化)، دعم الأجهزة (تسريع NPU، تحسين استخدام GPU المدمجة)، والتطبيقات المتخصصة (واجهات الهواتف المحمولة، الطرف المُحلي، والمحادثات القائمة على الشخصيات).

سواء كنت تهتم بالخصوصية، وتريد تقليل تكاليف API، أو تحتاج إلى قدرات دون الإنترنت، أو تتطلب أداءً إنتاجيًا، فإن نشر نماذج LLM محليًا لم يعد أكثر سهولة أو قدرة. الأدوات التي تم مراجعتها في هذا الدليل تمثل الحافة المتطورة لنشر الذكاء الاصطناعي محليًا، كل منها تحل مشكلات محددة لمستخدمين مختلفين.

روابط مفيدة

المراجع الخارجية