Ollama
منصة مفتوحة المصدر لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) محلياً بسهولة، تدعم نماذج مثل Gemma و Llama و Mistral و DeepSeek، مع واجهة سطر أوامر و REST API، وتكامل مع أدوات مثل Claude Code و OpenCode و Copilot CLI.
- الترخيص
- مجاني بالكامل، مفتوح المصدر
- المنصات
- Docker، لينكس، ماك +1
- الدعم العربي
- واجهة عربية جزئية
- حالة المشروع
- نشط
- آخر مراجعة للصفحة
قد يتضمّن رابط الموقع عمولة إحالة تدعم الحصن، دون أي تكلفة عليك.
عن Ollama
Ollama هو تطبيق مفتوح المصدر (MIT) يسمح بتشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) محلياً على أجهزة المستخدم بسهولة. يدعم مجموعة واسعة من النماذج المفتوحة المصدر مثل Gemma و Llama و Mistral و DeepSeek و Qwen و Mixtral وغيرها. يوفر Ollama واجهة سطر أوامر بسيطة (CLI) و REST API لإدارة النماذج وتشغيلها، مما يسهل دمجه في التطبيقات وسير العمل المختلفة.
يتكامل Ollama مع العديد من الأدوات الشائعة مثل Claude Code و OpenCode و Copilot CLI و DeepSeek Harness، مما يجعله خياراً ممتازاً للمطورين الذين يبحثون عن حل محلي لتشغيل نماذج LLM. يمكن تثبيته على أنظمة macOS و Windows و Linux، وتشغيله عبر Docker. يوفر Ollama مجتمعاً نشطاً ومكتبة نماذج متزايدة باستمرار.
بدائل Ollama
LM Studioتطبيق سطح مكتب محمول لتشغيل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) محلياً على جهازك، مع دعم كامل للعمل دون اتصال…
GSN Terminalمحرك أقراص محمول مُحمّل مسبقاً بنماذج ذكاء اصطناعي تعمل بالكامل دون اتصال بالإنترنت، بدون اشتراكات، وبدون رفع بيانات،…مدفوعواجهة عربية جزئيةاستضافة ذاتية +3
FreeTokenمحرك خدمة استدلال (Inference) مفتوح المصدر مخصص لتشغيل نماذج MoE الضخمة محلياً على أجهزة الحوسبة الاستهلاكية، مما يتيح…مجاني بالكامللينكس +1
Magnitudeمحرك استدلال مفتوح المصدر يضبط أنوية الحوسبة (kernels) تلقائياً على عتادك ليشغّل النماذج المفتوحة أسرع بأكثر من الضعف…مفتوح المصدرواجهة عربية جزئيةلينكس +2
أسئلة شائعة حول Ollama
كيف يمكن تشغيل نموذج باستخدام Ollama؟
يمكن تشغيل نموذج باستخدام الأمر `ollama run `، مثل `ollama run gemma4`. يمكن أيضاً استخدام REST API عبر `curl` لإرسال طلبات الدردشة.
ما هي متطلبات الأجهزة لتشغيل Ollama؟
تعتمد متطلبات الأجهزة على حجم النموذج. النماذج الصغيرة (مثل 2B) تعمل على 4-8 جيجابايت من الذاكرة العشوائية، بينما النماذج الكبيرة (مثل 70B) تحتاج إلى 32-64 جيجابايت أو أكثر. يُوصى باستخدام بطاقة رسوميات (GPU) لتسريع الأداء.