أهم الأدوات لتطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

في هذا المقال، نستعرض أبرز المنصات والأدوات اللازمة لتطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بالإضافة إلى كيفية تهيئة البيئة البرمجية وتشغيل المشاريع سواء على جهازك المحلي أو عبر الخدمات السحابية. سيُشار إلى روابط مباشرة تتيح لك الحصول على مفاتيح البرمجة (API Keys) والاستفادة من إمكانات تلك المنصات بكفاءة.

المنصات والأدوات الأساسية

• OpenAI
  
  تعد شركة OpenAI من الرواد في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدّمة، مثل سلسلة GPT، DALL-E، وWhisper. تتضمن إصداراتهم الحديثة نماذج GPT-4o وGPT-4o-mini وo1. للوصول إلى واجهة OpenAI البرمجية (API)، سجّل الدخول إلى حسابك ثم توجّه إلى API Keys section في لوحة التحكم. انقر على "Create new secret key" للحصول على المفتاح، ويمكنك استخدامه إما في ترويسة الطلبات (authorization headers) أو ضبطه كمتغير بيئي في تطبيقك.
• GitHub
  
  منصة شائعة لإدارة المشاريع البرمجية والتعاون على الشيفرة باستخدام نظام التحكم في الإصدارات Git. يمكنك استنساخ المستودعات وإدارة عمليات المراجعة وتقديم طلبات السحب (Pull Requests) بسهولة.
• Google AI Studio
  
  بيئة تطوير متكاملة (IDE) عبر المتصفح، مخصصة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. تمكّنك من اختبار النصوص التوجيهية (Prompts) وتخصيص سلوك النماذج، مع إمكانية تصدير المشروع النهائي بلغة البرمجة المناسبة ومشاركته عبر Google Drive.
• Gemini models
  
  طورت Google DeepMind سلسلة نماذج Gemini، مثل Gemini Pro وGemini Flash وGemini Nano. تمتاز بقدرتها على معالجة النصوص، والصور، والصوت، والفيديو بمستوى متقدّم من الدقة. يمكنك الحصول على مفتاح الواجهة البرمجية (API Key) عبر Gemini API section في Google AI Studio.
• LlamaIndex
  
  إطار عمل يدمج البيانات الخاصة مع نماذج اللغة الكبيرة، ويُبسّط إدخال البيانات وفهرستها والاستعلام عنها. مفيد خاصةً في أسلوب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، ما يساعد النماذج على إنتاج ردود مدعومة بالبيانات من مصادر مختلفة مثل APIs وملفات PDF وقواعد البيانات.
• LangChain
  
  إطار مفتوح المصدر يسهّل إنشاء التطبيقات العاملة بنماذج اللغة الكبيرة، مثل روبوتات الدردشة والوكلاء الافتراضيين. يوفّر أدوات مثل قوالب النصوص التوجيهية (Prompt Templates)، وإدارة الذاكرة (Memory)، والوكلاء (Agents) المعقدة.
• Chroma
  
  قاعدة بيانات متجهية مفتوحة المصدر لتخزين واسترجاع التضمينات (Embeddings)، مما يجعلها مثالية للبحث الدلالي والتصفية حسب البيانات الوصفية. تتكامل بسهولة مع أدوات مثل LangChain وLlamaIndex.
• Cohere
  
  تقدّم نماذج مخصصة للأعمال، مثل Cohere Embed لتحسين البحث والتصنيف، وCohere Rerank لإعادة ترتيب النتائج بناءً على الفهم الدلالي، إضافةً إلى Cohere Command لتوليد النصوص. يمكنك الحصول على مفتاح برمجي من API Keys section في حسابك على Cohere.
• Hugging Face
  
  منصة ومجتمع واسع في مجال تعلّم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية، تتيح العديد من النماذج مفتوحة المصدر. يمكنك أيضًا استضافة التطبيقات التفاعلية ضمن منصّة Spaces. للحصول على Access Token، توجه إلى Access Tokens tab في إعدادات الحساب.
• Jupyter Notebook
  
  بيئة مفتوحة المصدر تدعم عدة لغات برمجة، أبرزها Python. تتيح تنفيذ الشيفرة وعرض النتائج مباشرةً في واجهة تفاعلية، ما يجعلها أداة مميزة لمرحلة التجارب وتوثيق العمليات.
• Replicate
  
  منصة سحابية لتشغيل وتخصيص نماذج تعلم الآلة، مع واجهات برمجية جاهزة للتجارب السريعة. تتبع نظام دفع حسب الاستخدام الفعلي، ما يجعلها مرنة للتجارب والاختبارات. للحصول على مفتاح البرمجة، API Tokens في حسابك.
• Together AI
  
  تُسهّل تشغيل النماذج التوليدية مفتوحة المصدر وتخصيصها عبر واجهات خدمية، مع خيارات لاستخدام وحدات معالجة رسومية مثل A100 أو H100. يمكنك إدارة مفاتيح الواجهة البرمجية عبر قسم API Keys في حسابك.
• LlamaParse
  
  منصة لتحليل المستندات وتنقيحها، مصممة خصيصًا لاستخدامها مع نماذج اللغة الكبيرة. تدعم استخراج الجداول، وتنسيق المخرجات بصيغ مثل JSON، والتعامل مع الصور المضمّنة. يمكن الحصول على مفتاح البرمجة من API Key في حساب LlamaCloud.
• FireCrawl
  
  منصة لزحف المواقع وتحويلها إلى صيغ ملائمة لمعالجة نماذج اللغة الكبيرة. تدعم تخطي عقبات البروكسي والمحتوى الديناميكي. للحصول على مفتاح البرمجة، يمكنك التسجيل في FireCrawl والحصول على API Key.
• Perplexity
  
  محرك بحث يعتمد على التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، ما يتيح استخراج إجابات مختصرة بناءً على البحث الفوري في الويب. يوفر واجهة REST سهلة عبر Perplexity Web API (PPLX API)، مما يساعد على دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات. يمكنك إنشاء مفتاح البرمجة من الإعدادات عند التسجيل.

بيئة التطوير والحزم البرمجية

من الضروري استخدام بيئة تطوير تتوافق مع Python إصدار 3.8.1 أو أحدث. لديك الخيار بين إعداد محرر شيفرة محلي (مثل Visual Studio Code)، أو استخدام

عبر الإنترنت.

تشغيل الأكواد محليًا

1. نزِّل Python من python.org مع تفعيل خيار "Add Python to PATH".
2. ثبِّت Visual Studio Code، ثم أضف إضافة Python وحدد المترجم المناسب عبر Python: Select Interpreter.
3. استخدم بيئة افتراضية في Python لإدارة المكتبات، مثل:

python -m venv my_venv_name
source my_venv_name/bin/activate   # في لينكس/ماك
.\my_venv_name\Scripts\activate    # في ويندوز

4. ثبِّت ما تحتاجه من حزم في ملف requirements.txt لتسهيل مشاركتها وتنصيبها:

pip install -r requirements.txt

استخدام Google Colab

خدمة سحابية تمكّنك من تشغيل برامج Python مباشرة في المتصفح، مع إمكانية الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المتاحة مجانًا. تتكامل بسلاسة مع Google Drive للمشاركة والحفظ التلقائي، كما تتيح تنفيذ أوامر الطرفية عبر إضافة علامة ! في خلية الشيفرة.

لتخزين مفاتيح الواجهة البرمجية في Colab، يمكنك استخدام ملف .env على Google Drive، أو استخدام Colab Secrets لتأمين المفاتيح واستدعائها دون كتابتها في الشيفرة. على سبيل المثال:

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv('/content/drive/MyDrive/path/to/.env')

وبذلك تُصبِح مفاتيحك جاهزة للاستخدام كمُتغيرات بيئية دون الحاجة إلى الكشف عنها مباشرةً.

الخلاصة

يوفّر هذا الدليل لمحة شاملة عن أهم المنصات والخدمات والأدوات التي تحتاجها لتطوير نماذج اللغة الكبيرة. عبر اختيار المنصة المناسبة لإدارة البيانات أو تشغيل النماذج أو استضافة الأكواد، ستتمكن من بناء حلول ذكاء اصطناعي متكاملة وعالية الفعالية. تأكد من تهيئة مفاتيح الواجهة البرمجية وتأمين بيئتك البرمجية بشكل صحيح، سواء قررت العمل محليًا أو عبر خدمات سحابية، للوصول إلى أفضل أداء وأسهل تجربة تطوير.