RunPod Blog
مصدر أخبار الذكاء الاصطناعي. تُختار المقالات وتُعدَّل من قِبَل تحرير Hamidun News.
أحدث المنشورات
Runpod تستعرض كيفية تشغيل نماذج الانتشار على JAX داخل GPU Pods
نشرت Runpod دليلاً لتشغيل نماذج الانتشار على JAX: من إعداد البيئة داخل GPU Pod حتى أول استدلال، دون عناء التعامل مع عتاد محلي.
Runpod ترعى TreeHacks 2026: هاكاثون في Stanford بـ36 ساعة من حوسبة GPU
رعت Runpod هاكاثون TreeHacks 2026 في Stanford. خلال 36 ساعة بنت الفرق مشاريعها على وحدات GPU السحابية، من البحث المتسارع عن أدوية للسرطان إلى نماذج أولية أخرى.
Runpod تتكامل مع Cursor وClaude Code عبر MCP: إدارة بنية GPU التحتية من نافذة المحادثة
أضافت Runpod دعم MCP: يمكن من Cursor وClaude Code تشغيل Pods ونشر نقاط النهاية وإدارة بنية GPU التحتية دون فتح وحدة التحكم على الويب.
RunPod تقارن 4 طرق للتكميم: من FP16 إلى INT4 تنخفض الذاكرة 4 أضعاف
قارنت RunPod بين التكميم بعد التدريب وQAT والدقة المختلطة والتكميم الديناميكي. الانتقال من FP16 إلى INT4 يقلّص ذاكرة الأوزان أربعة أضعاف، لكن على حساب الدقة.
Mochi 1 من Genmo: نموذج فيديو مفتوح المصدر بـ10 مليارات معامل بترخيص Apache 2.0
أطلقت Genmo نموذج Mochi 1 لتحويل النص إلى فيديو بـ10 مليارات معامل وبترخيص Apache 2.0، ونشرت RunPod دليلاً لتشغيله في السحابة.
Runpod تصدر ملخصها: Llama-2 بسياق 32k رمز وSDXL 1.0 متاح للعموم
يرصد العدد الثاني من RoundUp لدى سحابة GPU الخاصة بـ Runpod إصدارين: Llama-2 بنافذة 32 ألف رمز وSDXL 1.0 العام. نشرح ما وراء الأرقام وكلفتها من ذاكرة الفيديو.
RunPod تحتسب: 4 وحدات GPU من طراز A100 في السحابة أرخص بـ $124 000 من البنية المحلية (on-prem) خلال 3 سنوات
قارنت RunPod بين السحابة وعنقود خاص من أربع وحدات A100 على مدى ثلاث سنوات، وخلصت إلى توفير يتجاوز $124 000. نوضح ما يصمد في هذا الرقم وما لا يصمد.
Runpod: كيف تُعدّ SSH كاملاً لـ SCP وبيئات التطوير على وحدات Pod المزوّدة بـ GPU
نشرت Runpod دليلاً لإعداد خادم SSH حقيقي على وحدات Pod المزوّدة بـ GPU. يعمل معه SCP وSFTP والاتصال من بيئات التطوير، وهو ما لا يتيحه الوصول عبر الوكيل افتراضياً.
Image Mixer يدمج عدة صور في مدخل واحد لـ img2img في Stable Diffusion
حلّلت RunPod أداة Image Mixer التي تدمج عدة صور في مصدر هجين لـ img2img في Stable Diffusion. يتضمن الدليل خطوات التثبيت وسير العمل.
Runpod ترعى Project Odyssey، مسابقة CivitAI لأفلام الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر
دعمت Runpod، سحابة GPU، مسابقة Project Odyssey للأفلام المولَّدة بالذكاء الاصطناعي من CivitAI. لم يكشف الإعلان عن الجوائز ولا حجم الرصيد، ويبدو المنشور أرشيفيًا من 2024.
Deep Cogito تدرّب عائلة Cogito v1 على بنية Runpod التحتية في مسعاها نحو الذكاء الاصطناعي الفائق
درّبت شركة Deep Cogito الناشئة من سان فرانسيسكو نماذج Cogito v1 المفتوحة على سحابة Runpod. هدفها المعلن هو الذكاء الاصطناعي الفائق، وتمتد السلسلة من 3B إلى 70B معامل.
Runpod تشرح كيفية نشر Llama 3.1 8B على vLLM دون خوادم خاصة
نشرت مدونة Runpod دليلًا لتشغيل Llama 3.1 8B Instruct عبر vLLM على Serverless: يُحاسَب استخدام GPU بالثانية، وتتوسع الـ workers من الصفر حسب الحمل.
Runpod تشرح كيفية بناء قالب Vlad Diffusion الخاص بك للتشغيل على وحدات GPU السحابية
نشرت Runpod دليلًا لإنشاء قالب خاص بـ Vlad Diffusion: يعمل هذا الفرع الشهير من Stable Diffusion على وحدة GPU سحابية انطلاقًا من صورة جاهزة ودون إعداد يدوي.
RunPod تصدر دليلًا للانتقال من OpenAI API إلى نموذج لغوي مفتوح الأوزان مستضاف ذاتيًا
نشرت RunPod دليلًا للانتقال من OpenAI API إلى نموذج لغوي مستضاف ذاتيًا يعتمد على نماذج مفتوحة، موجّهًا للفرق التي اصطدمت بحدود الاستخدام وفواتير الرموز.
Runpod تشرح كيفية تشغيل واجهة API خاصة بك على Serverless في أربع خطوات
أصدرت Runpod دليلًا حول Serverless: دالة handler بلغة Python، وخمسة مسارات API، والنشر من صورة Docker مع محاسبة GPU بالثانية. نشرح آلية العمل.
Runpod توضح كيف تساعد GuideLLM على استخلاص أقصى أداء من vLLM
أصدرت Runpod دليلاً حول GuideLLM، وهي أداة تحاكي الحمل الفعلي على vLLM وتقيس TTFT وITL والإنتاجية، لحساب تكلفة GPU بدقة أكبر.
RunPod تعرض طريقة نشر Stable Diffusion A1111 كواجهة serverless API
درس فيديو من generativelabs.co يشرح خطوة بخطوة نشر Stable Diffusion A1111 كواجهة API على RunPod Serverless: تعمل وحدة GPU عند الطلب، ولا حاجة للدفع مقابل وقت الخمول.
Runpod تستعرض كيفية تشغيل Worker من نوع Serverless لوحدات GPU انطلاقًا من قالب على GitHub في ثلاث خطوات
Runpod تشرح المسار من قالب على GitHub إلى نقطة نهاية Serverless تعمل: الإنشاء ثم الاختبار ثم النشر. ولا يُدفع إلا مقابل وقت معالجة الطلبات.