شرح تثبيت و إستخدام deepseek بدون إنترنت

byمدونة العرائش التقنية -

كيفية تثبيت DeepSeek محليًا واستخدامه دون اتصال بالإنترنت

شرح تثبيت و إستخدام deepseek بدون إنترنت

في هذا الموضوع و من خلال مدونة العرائش التقنية سوف نتعرف على عصر الذكاء الاصطناعي، بحيث أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل DeepSeek أداة قوية للتعامل مع المهام المعقدة، هذا مثل توليد النصوص، الإجابة على الأسئلة، البرمجة المساعدة، وغيرها. 

ولكن الإعتماد على السحابة (الاستخدام عبر الإنترنت) قد يكون غير عملي في بعض الحالات بسبب:

  • مخاوف الخصوصية (عدم رغبة المستخدمين في إرسال بياناتهم إلى خوادم خارجية).
  • الحاجة إلى الاستخدام دون اتصال (في بيئات بدون إنترنت أو بسرعات محدودة).
  • التحكم الكامل في الأداء (تحسين السرعة والاستجابة حسب موارد الجهاز).

في هذا الشرح المميز سنشرح بالتفصيل كيفية تنزيل وتثبيت DeepSeek على جهازك الشخصي واستخدامه دون الحاجة إلى الإنترنت، مع تغطية المتطلبات الفنية، و كذلك خطوات التثبيت، و حلول المشاكل الشائعة، مع نصائح لتحسين الأداء.


نظرة عامة عن DeepSeek؟

DeepSeek هو نموذج ذكاء اصطناعي متقدم تم تطويره بواسطة شركة DeepSeek، ويُستخدم في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) مثل:

  • الرد على الأسئلة المعقدة (مثلاً: شرح مفاهيم علمية، حل مسائل رياضية).
  • توليد النصوص البرمجية (يدعم لغات متعددة مثل Python، Java، C++).
  • الترجمة وتلخيص النصوص بدقة عالية.
  • التفاعل مع المستخدمين بطريقة طبيعية (مثل ChatGPT).

لماذا استخدام DeepSeek محليًا؟

الميزة الاستخدام عبر الإنترنت الاستخدام المحلي
الخصوصية البيانات تُرسل إلى الخوادم البيانات تبقى على جهازك
السرعة تعتمد على سرعة الإنترنت أسرع (إذا كان الجهاز قويًا)
التكلفة قد يتطلب اشتراكات مدفوعة مجاني بعد التثبيت
التوفر يحتاج اتصال مستقر يعمل دون إنترنت

ملاحظة: يمكنك معرفة المزيد عن نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية من خلال دليل Hugging Face لنماذج اللغات الكبيرة.


ماهي المتطلبات الأساسية لتشغيل DeepSeek محليًا

لتشغيل DeepSeek على جهازك، تحتاج إلى:

أ. مواصفات الجهاز الموصى بها

المكون الحد الأدنى الموصى به
المعالج (CPU) Intel i5 أو AMD Ryzen 5 Intel i7 / Ryzen 7 أو أعلى
الذاكرة العشوائية (RAM) 8GB 16GB أو أكثر
وحدة معالجة الرسوميات (GPU) غير مطلوب (ولكن أبطأ) NVIDIA GPU (مثل RTX 3060+ مع CUDA)
مساحة التخزين 10GB (للنموذج الأساسي) 20GB+ (للنماذج الكبيرة)
نظام التشغيل Windows 10/11, Linux, macOS يُفضل Linux للأداء الأفضل

ب. البرامج المطلوبة

  • Python 3.8 أو أحدث (لتنفيذ النموذج). يمكن تحميله من الموقع الرسمي لبايثون.
  • مكتبات الذكاء الاصطناعي مثل: 
    pip install torch transformers sentencepiece accelerate
  • Git (لتحميل الملفات من مستودعات DeepSeek). تحميل من موقع Git الرسمي.

تحذير: تأكد من تثبيت إصدار PyTorch المتوافق مع GPU الخاص بك من موقع PyTorch الرسمي للحصول على أفضل أداء.


أهم خطوات تثبيت DeepSeek محليًا

الخطوة 1: تنزيل نموذج DeepSeek

يمكن الحصول على النموذج من:

الخطوة 2: إعداد البيئة البرمجية

  1. إنشاء بيئة افتراضية (اختياري): 
    python -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate  # Linux/Mac
deepseek_env\Scripts\activate    # Windows
  2. تثبيت المكتبات الأساسية: 
    pip install torch transformers --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

الخطوة 3: تحميل النموذج وتشغيله

استخدم الكود التالي لتحميل النموذج في Python:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "ما هو الذكاء الاصطناعي؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

نصيحة: لمزيد من التفاصيل حول استخدام مكتبة Transformers، يمكنك زيارة توثيق Hugging Face الرسمي.


خطوات لتشغيل DeepSeek دون حاجة الإتصال بالإنترنت

بعد التثبيت، يمكنك استخدام النموذج دون الحاجة للإنترنت عبر:

  • واجهة سطر الأوامر (CLI)
  • تطبيق ويب محلي باستخدام Gradio أو Streamlit

مثال لواجهة ويب محلية باستخدام Gradio:

import gradio as gr

def generate_text(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text").launch()

يمكنك معرفة المزيد عن Gradio من الموقع الرسمي.


حلول المشاكل الشائعة في Deepseek

المشكلة الحل
النموذج لا يعمل على GPU تأكد من تثبيت CUDA و cuDNN وتشغيل torch بالإصدار الصحيح.
نقص الذاكرة (OOM Error) جرب نموذجًا أصغر (مثل deepseek-llm-7b بدلاً من 67b).
بطء الأداء استخدم quantization لتقليل حجم النموذج: 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, load_in_8bit=True)

الخاتمة

في هذا الدليل، تعلمنا كيفية:

  • ✅ تحميل وتثبيت DeepSeek محليًا.
  • ✅ تشغيل النموذج دون اتصال بالإنترنت.
  • ✅ تحسين الأداء وحل المشاكل الشائعة.

إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التفاصيل حول أي خطوة، يمكنك الرجوع إلى توثيق DeepSeek الرسمي أو طرح استفساراتك في التعليقات!

🚀 جرب تشغيل DeepSeek على جهازك الآن واستمتع بقوة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة للإنترنت!

Tags
أحدث أقدم

نموذج الاتصال