Local AI يختار النموذج المناسب لجهازك وينصّب Ollama من ملف حجمه 42 ميغابايت

لم تعد النماذج المحلية على Windows أمرًا غريبًا منذ وقت طويل، لكن تثبيتها ما زال أشبه بمهمة نظامية صغيرة. عليك أن تجد Ollama، وتختار وسم النموذج الصحيح، وتقدّر استهلاك ذاكرة الفيديو، وتنتظر تنزيل عدة غيغابايتات، ثم تختار واجهة. وبالنسبة إلى مطوّر متمرس هذه أمسية من الإعداد. أما لمن يريد دردشة خاصة على حاسوبه فحسب، فهي عدة محطات يسهل الاستسلام عندها.

جمع المطوّر المعروف باسم OlegChe77 هذه الخطوات في Local AI، وهي أداة مفتوحة المصدر لنظامي Windows 10 و11. ملف واحد بحجم نحو 42 ميغابايت يحدد تكوين الحاسوب، ويقترح نموذجًا مناسبًا من الفهرس، ويثبّت Ollama ويفتح الدردشة. تجري المحادثات على العنوان المحلي 127.0.0.1؛ ولا يلزم الإنترنت إلا لتنزيل المكونات والتحقق من التحديثات.

كيف يبدو التثبيت عمليًا

لنفترض أن في الحاسوب بطاقة RTX 3070 بذاكرة فيديو 8 غيغابايت وذاكرة وصول عشوائي 32 غيغابايت. يحصل Local AI على مواصفات البطاقة عبر nvidia-smi، وعلى حجم الذاكرة العشوائية عبر واجهة Windows البرمجية، ويفحص المساحة الحرة على القرص الذي سيضم مجلد النماذج تحديدًا. بعد ذلك يقدّر البرنامج إجمالي استهلاك الذاكرة: يُضرب حجم ملف النموذج في 1.2، ثم يُضاف هامش 0.6 غيغابايت للسياق والمخازن المؤقتة.

إذا كانت النتيجة ضمن 95% من ذاكرة الفيديو، يُعد النموذج مناسبًا لوحدة معالجة الرسوميات. وإذا لم يتجاوز 70% من الذاكرة العشوائية، يُسمح بالوضع المختلط أو بالعمل على المعالج. ومن بين الخيارات الأساسية يوصي البرنامج بأكبر نموذج يتسع بالكامل في ذاكرة الفيديو. وفي غياب بطاقة رسوميات منفصلة يقتصر الاختيار على نماذج حجمها حتى 5 غيغابايت.

هذه حماية مفيدة من خطأ بديهي: لن ينزّل المستخدم نموذجًا ثقيلًا لا يتسع بوضوح في الذاكرة ولا على القرص. لكنها قاعدة تقديرية وليست قياسًا للأداء الفعلي. فالسرعة تتوقف على التكميم وطول السياق وإصدار Ollama وبرامج التشغيل، وعلى الجزء الذي يضعه المحرك فعليًا من النموذج على وحدة معالجة الرسوميات.

التفاصيل الهندسية أهم من الزر

يتميز المشروع بمعالجته مشكلات التطبيقات المكتبية المعتادة. يبلغ حجم مثبّت Ollama نحو 1.6 غيغابايت، لذا يدعم التنزيل الاستئناف عبر HTTP Range. وقبل التشغيل يتحقق Local AI من التوقيع الرقمي للملف ويتوقع موقّعًا صالحًا باسم Ollama. ويُنزَّل النموذج عبر واجهة المحرك البرمجية، ويظهر التقدم في الواجهة.

كُتبت الواجهة بلغات HTML وCSS وJavaScript، والجزء الخلفي بلغة Python. تُفتح النافذة عبر pywebview وWebView2، وعند الفشل يُستخدم Edge أو Chrome بوضع التطبيق. والواجهة البرمجية المحلية محمية برمز جلسة عشوائي وبفحص ترويسة Host، فلا ينبغي لصفحة ويب عادية أن تصل بحرية إلى وظائف النظام في البرنامج.

كما أتاح المؤلف نقل مخزن النماذج بين الأقراص، والتراجع عند حدوث خطأ، وإيقاف عمليات Ollama عبر WinAPI، وحفظ المحادثات في localStorage. والشيفرة المصدرية منشورة بترخيص MIT، ويوجد وضع تجريبي لا يتطلب تنزيل Ollama ولا النماذج.

أين يلزم الحذر حاليًا

ملف exe الجاهز غير موقّع، ولذلك يعرض Windows SmartScreen تحذيرًا، وقد يشك مضاد الفيروسات بسبب التغليف عبر PyInstaller. الشيفرة مفتوحة، لكن ذلك لا يغني عن تدقيق النسخة المبنية بعينها. وعلى حاسوب العمل من الأجدر دراسة المستودع وبناء التطبيق بنفسك.

وثمة تحفظ أخطر: لم يشغّل المؤلف الحذف الفعلي لـ Ollama مع النماذج الحقيقية. فقد اختُبر هذا السيناريو في الوضع التجريبي وعلى نسخة من التطبيق بمجلدات مستبدلة. كما لم تُختبر عمليًا إعادة تثبيت Ollama في مجلد آخر وتحديث المحرك الحقيقي. لذلك يُفضَّل حاليًا اعتبار وظيفة «احذف كل شيء» تجريبية، وحفظ النماذج والمحادثات المهمة مسبقًا.

الخلاصة العملية بسيطة: Local AI صالح بالفعل كغلاف مريح لتشغيل Ollama منزليًا، وكمجموعة وصفات جيدة لمطوّري تطبيقات Windows. لكن توصية النموذج التلقائية ينبغي عدّها نقطة انطلاق، وعمليات النقل والتحديث والحذف يجدر اختبارها على جهاز تجريبي. فالمشروع يقصّر الطريق إلى أول دردشة محلية، لكنه لا يلغي الحذر الهندسي المعتاد.