HaYeF 5 AI-LOCAL 1.0 هي خدمة ذكاء اصطناعي محلية تعمل على أجهزة
Windows 64-bit، وتتيح للمستخدم التفاعل مع نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة من خلال
واجهة ويب باللغة العربية، دون الحاجة إلى الاعتماد على خوادم ذكاء اصطناعي سحابية.
تعتمد الخدمة على نموذج Qwen2.5-3B-Instruct لتوليد الردود والإجابة عن الأسئلة
وإجراء المحادثات.
أبرز مميزات الخدمة:
🧠 تشغيل الذكاء الاصطناعي محلياً على جهاز المستخدم.
💬 واجهة محادثة تفاعلية باللغة العربية.
🔒 معالجة المحادثات عبر المحرك المحلي دون إرسالها إلى خدمة ذكاء اصطناعي سحابية.
📦 تثبيت محمول يضم جميع المكونات المطلوبة داخل مجلد المشروع.
⚙️ تشغيل تلقائي لمحرك الذكاء الاصطناعي وخادم الويب.
🌐 الوصول إلى الواجهة من خلال المتصفح على الجهاز نفسه.
🖥️ لا يحتاج إلى تعديل متغيرات PATH في نظام Windows.
يقدم HaYeF 5 AI-LOCAL تجربة استخدام مساعد ذكاء اصطناعي شخصي يعمل محلياً على جهاز
الكمبيوتر بنظام Windows 64-bit، ويتيح للمستخدم إجراء محادثات وطرح الأسئلة
والحصول على إجابات دون الحاجة إلى الاتصال بخوادم ذكاء اصطناعي سحابية.
أبرز ما تقدمه الخدمة
🧠 مساعد ذكاء اصطناعي: الإجابة عن الأسئلة والمساعدة في مختلف المهام النصية.
💬 محادثة تفاعلية: إجراء محادثات متتابعة مع الاحتفاظ بسياق المحادثة المرسل.
🌐 واجهة ويب عربية: استخدام المساعد من خلال المتصفح بواجهة سهلة وبسيطة.
🔐 خصوصية محلية: تتم معالجة المحادثات بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي على جهاز
المستخدم.
⚡ تشغيل مستقل: تشغيل محرك الذكاء الاصطناعي وخادم الويب محلياً.
📦 تثبيت محمول: جمع ملفات التشغيل والنموذج داخل مجلد واحد.
🖥️ سهولة الاستخدام: لا يتطلب تعديل إعدادات PATH في Windows.
باختصار: HaYeF 5 AI-LOCAL هو مساعد ذكاء اصطناعي شخصي يعمل على جهازك، ويمنحك
تجربة محادثة مستقلة محلياً، مع الاحتفاظ بمكونات التشغيل والنموذج داخل مجلد واحد.
ملاحظة: السكربت الحالي يجهّز المحادثة النصية فقط؛ ولا يثبت أو يفعّل فعلياً ميزات
توليد الموسيقى أو معالجة الصوت
الان تم انشاء الاداء اكتب وهو يجرب فقط
1- يصنع لك برمجيه
2- معلومات عامه
تحت التجربه اصدار هايف ندى العجمي من الكويت
التثبيت هو install
التشغيل start
للاسف ثقيل واجد بس اداء احترافي
حجم
952 KB
تنزيل ثقيل
2.59 GB
AI-LOCAL/
│
├── install.bat ← التثبيت التلقائي الكامل
├── start.bat ← التشغيل اليومي
│
├── runtime/
│ ├── python/
│ ├── node/
│ ├── git/
│ ├── ffmpeg/
│ └── ...
│
├── engines/
│ ├── chat/
│ ├── music/
│ └── audio/
│
├── models/
│ ├── chat/
│ ├── music/
│ └── audio/
│
├── web/
│ ├── index.html
│ ├── app.js
│ ├── style.css
│ └── ...
│
├── data/
├── cache/
├── downloads/
├── logs/
└── config/
لجهاز متوسط: 16–32GB RAM وNVIDIA GPU بذاكرة 8GB أو أكثر خيار مريح، لكن 8GB ليست
شرطًا مطلقًا لكل الاستخدامات.
لكن Git وNode وبعض الأدوات الأخرى يجب اختيار نسخ Portable/مضمّنة مناسبة بدل
تشغيل مثبتات Windows التقليدية التي تضع ملفاتها في النظام.
والأهم: كاشف الجهاز
قبل تنزيل النماذج، install.bat يشغّل:
Hardware Detection
↓
Windows version
CPU
RAM
GPU
VRAM
Disk space
NVIDIA / AMD / Intel
CUDA availability
↓
اختيار المستوى المناسب
↓
تنزيل المكونات المطلوبة فقط
مثلاً:
جهاز قوي
GPU VRAM: 16GB+
RAM: 32GB+
→ Chat: نموذج كبير
→ Music: MusicGen Medium
→ Audio: AudioGen Medium
MusicGen الرسمي يذكر أن نموذج Medium يحتاج تقريبًا إلى GPU بذاكرة 16GB لتشغيل
الاستدلال، بينما النماذج الأصغر يمكن تشغيلها على بطاقات أقل، مع تقليل مدة/حجم
التوليد.
جهاز متوسط
GPU VRAM: 8–12GB
→ Chat: نموذج متوسط/صغير
→ Music: MusicGen Small
→ Audio: نموذج أخف
جهاز ضعيف
GPU ضعيف أو غير موجود
→ Chat: نموذج CPU صغير
→ Music: تعطيل أو نموذج خفيف جدًا
→ Audio: تعطيل
وهنا لا يفشل التثبيت بالكامل؛ بل يخبر المستخدم:
تم اكتشاف أن جهازك لا يستطيع تشغيل MusicGen Medium.
تم اختيار MusicGen Small بدلًا منه.
وهذا أفضل بكثير من جعل البرنامج يثبت كل شيء ثم ينهار.
كاشف الأخطاء الذي طلبته
نعم، وهذا جزء مهم جدًا من المشروع.
سيكون لدينا مثلاً:
SYSTEM CHECK
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✓ Windows 11 64-bit
✓ CPU detected
✓ RAM: 32 GB
✓ NVIDIA GPU detected
✓ VRAM: 16 GB
✓ Python runtime
✓ Node runtime
✓ FFmpeg
✓ PyTorch
✓ CUDA
✓ Chat Engine
✓ Music Engine
STATUS: READY
وإذا حدث خطأ:
⚠ PyTorch CUDA failed
Attempt 1: Repair
Attempt 2: Check GPU
Attempt 3: Reinstall compatible package
Result:
✓ Fixed
وإذا لم يستطع الإصلاح:
✗ Music Engine
سبب المشكلة:
CUDA غير متوافق مع إصدار PyTorch الحالي.
الإجراء:
تم الاحتفاظ بالملفات الموجودة.
لم يتم تعديل Windows.
يمكن إعادة المحاولة من Repair.
والواجهة ستكون مثل فكرتك
أنت تريد شيئًا أقرب إلى تجربة Gemini التي أرسلتها، وليس مجرد صفحة Gradio بدائية.
اكتشاف تلقائي لـCPU/RAM/GPU/VRAM ومساحة القرص.
تنزيل الـRuntime والمكتبات والنماذج داخل مجلد المشروع قدر الإمكان.
تثبيت الإصدارات المتوافقة بدل تنزيل "آخر إصدار" عشوائيًا.
نظام Manifest يحدد بالضبط إصدار كل مكوّن.
التحقق من سلامة الملفات بعد التنزيل.
سجل logs يوضح ما تم تنزيله وما فشل.
إذا كان المكوّن كبيرًا، ينزله بالكامل ولا أختصره لمجرد تخفيف حجم المشروع.
إمكانية استكمال التنزيل إذا انقطع الإنترنت.
عدم الاعتماد على Pinokio.
عدم الحاجة إلى تثبيت Python/Node/Git يدويًا.
الواجهة تخبر المستخدم بما ينقص جهازه بدل أن تفشل بصمت.
إمكانية إضافة محركات جديدة لاحقًا دون إعادة بناء المشروع بالكامل.
وأريد أن أضع قاعدة مهمة في المشروع: لا نستخدم أوامر تثبيت عشوائية من الإنترنت.
كل مكوّن سيكون له مصدر وإصدار محدد، والمثبت يتحقق منه قبل استخدامه.
أما من ناحية "أي حاسوب": المثبت يمكن أن يعمل على أجهزة كثيرة، لكن النماذج
الثقيلة لن تعمل بسرعة أو ربما لن تعمل أصلًا على جهاز ضعيف. لذلك سيختار مستوى
مناسبًا، مع إمكانية إجبار المستخدم على تنزيل النموذج الثقيل إذا كان يريد ذلك
0 تعليقات