AIUnlimited
🌳

أسس الذكاء الاصطناعي

🌱
AI Seeds

Start from zero

🌿
AI Sprouts

Build foundations

🌳
AI Branches

Apply in practice

🏕️
AI Canopy

Go deep

🌲
AI Forest

Master AI

🔨

إتقان الذكاء الاصطناعي

✏️
AI Sketch

Start from zero

🪨
AI Chisel

Build foundations

⚒️
AI Craft

Apply in practice

💎
AI Polish

Go deep

🏆
AI Masterpiece

Master AI

📘

تطبيق الذكاء الاصطناعي

📖
فهم النماذج مفتوحة المصدر

أسس وموارد للنماذج مفتوحة المصدر

🎯
من المشكلة إلى مهمة النموذج

تحويل مشاكل الأعمال إلى مهام نموذجية

⚡
تشغيل نموذجك الأول

شاهد نتائجك الأولى في 30 دقيقة

🔧
التحسين الدقيق والتقييم

حسّن النماذج وقيّم الأداء

🚀
أنظمة التطبيقات

بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي واقعية

🎨
الذكاء الاصطناعي التوليدي

استكشف نماذج AIGC مفتوحة المصدر

🤖
الوكيل

تعلم أطر عمل الوكيل وأدوات MCP

📐
أسس تكميلية

أساسيات LLM والتقييم

🎓

أكاديمية كلاود

🤖
Claude 101

Learn AI basics with Claude

💻
Claude Code 101

Code with Claude as your pair programmer

🤝
Introduction to Claude Cowork

Collaborate with Claude on complex projects

⚙️
Claude Platform 101

Build apps with the Claude API

المختبر

تم تحميل 7 تجارب
🧬ملعب الشبكة العصبية🤖ذكاء اصطناعي أم إنسان؟🥋دوجو التوجيهات🏁سباق الخوارزميات🧠مسابقة معلومات الذكاء الاصطناعي🏗️لوحة تصميم النظام
🎯مقابلة تجريبيةدخول المختبر→
🚀

التطوير المهني

🚀
منصة انطلاق المقابلات

ابدأ رحلتك

🌟
إتقان المقابلات السلوكية

أتقن المهارات الشخصية

💻
المقابلات التقنية

تفوّق في جولة البرمجة

🤖
مقابلات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

إتقان مقابلات تعلم الآلة

🏆
العرض وما بعده

احصل على أفضل عرض

ابدأ الآن
AIUnlimited

رخصة MIT

沪ICP备18025655号-11

تعلّم

  • أساسيات الذكاء الاصطناعي
  • تطبيق الذكاء الاصطناعي
  • أكاديمية كلاود
  • المختبر
  • التطوير المهني

المجتمع

  • عن المنصة
  • الأسئلة الشائعة

الدعم

  • footer.terms
  • footer.privacy
  • footer.contact
البرامج الأكاديمية للذكاء الاصطناعي والهندسة›📖 فهم النماذج مفتوحة المصدر›الدروس›Model Discovery and Downloads
🔍
فهم النماذج مفتوحة المصدر • مبتدئ⏱️ 12 دقيقة للقراءة

Model Discovery and Downloads

لم تستخدم نماذج مفتوحة المصدر بعد؟ عالق في مرحلة التنزيل؟

في عام 2023، كتبت مقالة 'تنزيل النماذج الكبيرة يسبب ألماً'

رسم توضيحي

في ذلك الوقت، كان HF يحتاج VPN للاستخدام، والنماذج كانت تزن عشرات الجيجابايت على الأقل، والبيانات محدودة.

الآن، إذا سألت أين تتنزل نماذج مفتوحة المصدر في الصين أولاً، فلا شك أنها ModelScope. التنزيل سريع، وتقريب جميع النماذج المفتوحة تُنشر فوراً.

كيفية العثور على نموذج مفتوح المصدر الذي تريده على ModelScope

مكتبة النماذج هي الوحدة الوظيفية الأساسية. تنظم النماذج حسب نوع المهمة وتدعم البحث بالكلمات المفتاحية.

رسم توضيحي

إذا كنت تعرف اسم النموذج بالفعل، يمكنك البحث مباشرة.

رسم توضيحي

إذا لم تقرر بعد، حدد أولاً ما تريد أن يفعله النموذج.

إذا تريد تحويل التسجيلات إلى نص، ابدأ بالتعرف على الصوت ثم ضيق النطاق.

للعثور على نموذج مناسب لعملك، راجع 'ترجمة مشكلات العمل إلى مهام النموذج'.

بطاقات النماذج المفتوحة تستحق القراءة

بعد العثور على نموذج يثير اهتمامك، انقر لرؤية بطاقته. على سبيل المثال Qwen3-ASR-1.7B.

أولاً، انظر ما هذا النموذج وماذا يمكنه فعله.

رسم توضيحي

ثم انظر لنطاق التطبيق - اللغات والمدخلات والقيود.

رسم توضيحي

ثم انظر لطريقة الاستخدام - بيئة التشغيل والأدوات وتحضير المدخلات.

رسم توضيحي

أخيراً، انظر لنتائج التقييم - البيانات والمقياس المقارن.

رسم توضيحي

توفر صفحة النموذج قوائم الملفات والإصدارات ومعلومات الترخيص.

عند التحضير للاستخدام التجاري أو التحسين المستمر، لا تتخط هذه الخطوة. رسم توضيحي

توفر بعض النماذج مداخل تجربة عبر الإنترنت.

توجد طرق عديدة لتنزيل النماذج، اختر ما يناسبك

يوفر ModelScope طرق تنزيل عبر الويب وسطر الأوامر وGit وPython SDK.

فقط تريد النقر بضع مرات على الويب

انتقل إلى صفحة الملفات، وجد الملفات المطلوبة وانقر زر التنزيل.

قم بتنزيل الملفات عبر زر التنزيل على صفحة النموذج، مثال:

رسم توضيحي

في الطرفية، أمر واحد للتنزيل

قم أولاً بتثبيت أحدث حزمة Python من ModelScope،

الدرس 2 من 40٪ مكتمل
←What Open-Source Models Are Changing

مناقشة

تسجيل الدخول للانضمام إلى النقاش

pip install -U modelscope

لتنزيل ملف واحد فقط، ضع اسم الملف بعد اسم النموذج.

modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B README.md --local_dir ./Qwen3-0.6B

إذا أردت تنزيل النموذج بالكامل، أزل اسم الملف،

modelscope download --model Qwen/Qwen3-0.6B --local_dir ./Qwen3-0.6B

--model يليه اسم النموذج على ModelScope، و--local_dir يليه دليل الحفظ المحلي؛ عند تبديل النموذج، غيّر هذين المكانين إلى القيم التي تحتاجها.

يُنفَّذ الأمر أعلاه في الطرفية؛ وإذا وُضِع داخل خلية كود Python في الـ Notebook، فعند التثبيت استخدم %pip install -U modelscope، وعند تنفيذ الأوامر أضف ! قبل modelscope.

عرض النتيجة:

رسم توضيحي

اكتب في كود Python، استخدم SDK

في برنامج Python، يمكنك استدعاء snapshot_download مباشرة.

from modelscope import snapshot_download

model_dir = snapshot_download(
    'Qwen/Qwen3-0.6B',
    local_dir='./Qwen3-0.6B',
)
print(model_dir)

تُعيد الدالة موقع حفظ النموذج، ويمكن للكود اللاحق استخدام هذا المسار.

رسم توضيحي

معتاد على Git؟ يمكنك النسخ مباشرة

ملفات النموذج عادة كبيرة. قبل التنزيل بـ Git، ثبّت Git وGit LFS أولاً.

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-0.6B.git

git lfs install يهيئة Git LFS في البيئة الحالية ولا يتولى تثبيت الأداة نفسها. إذا ظهرت رسالة تفيد بغياب أمر lfs، فيجب إكمال تثبيت الأداة أولاً.

رسم توضيحي

لا تحتاج لتجربة جميع الطرق. استخدم الويب للملفات المؤقتة، سطر الأوامر للطرفية، SDK لمشاريع Python، وGit إذا كنت معتاداً عليه.

بعد التنزيل، افتح مثال الاستخدام واستبدل مسار النموذج بالدليل المحلي.

تجارب النموذج التي تستحق الوقت يمكن أن تبدأ من هنا.