كيفية استخدام ديب سSeek AI ومفتاح API مجاناً

في المشهد المتطور بسرعة للذكاء الاصطناعي، كان الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي القوية تقليديًا محدودًا بواسطة حواجز التكلفة الكبيرة والمتطلبات التقنية. ظهرت DeepSeek AI، وهو نموذج لغوي متقدم تم تطويره من قبل شركة DeepSeek الصينية، كعامل تغيير في هذا المجال. مع الأداء الذي يقارن بالنماذج المملوكة مثل عروض OpenAI، فإن نهج DeepSeek المفتوح المصدر قد دمقرط الوصول إلى القدرات المتقدمة للذكاء الاصطناعي. ستوجهك هذه الدليل الشامل خلال مجموعة من الطرق لاستخدام DeepSeek AI مجانًا تمامًا، مما يمكنك من الاستفادة من هذه التقنية دون قيود مالية.

ما هي DeepSeek AI؟

DeepSeek AI هي مجموعة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي حصلت على اهتمام كبير في مجتمع الذكاء الاصطناعي بفضل قدراتها الم impressive في المنطق، الرياضيات، البرمجة، ومهام المعرفة العامة. ما يميز DeepSeek هو ليس فقط أدائها ولكن أيضًا وصولها - لقد جعلت الشركة عدة إصدارات من نماذجها متاحة كعروض مفتوحة المصدر، مما يسمح للباحثين والمطورين والهواة باستخدامها دون التكاليف المرهقة المرتبطة بالعديد من خدمات الذكاء الاصطناعي التجارية.

تشمل عائلة نماذج DeepSeek:

• DeepSeek-R1: نموذج المنطق من الجيل الأول للشركة، متاح بأحجام مختلفة تتراوح من 1.5B إلى 671B من العوامل
• DeepSeek-V3: نموذج الذكاء الاصطناعي المحادثاتي الأمثل للتفاعلات العامة
• DeepSeek Coder: نماذج متخصصة لمهام البرمجة وتوليد الشيفرات

لقد أظهرت هذه النماذج أداءً ملحوظًا في المعايير، مع بعض الإصدارات التي تقترب من أو تتطابق مع قدرات النماذج المملوكة الأكثر تكلفة من شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى.

استخدام Anakin AI: أسهل طريقة للوصول إلى DeepSeek

قبل الغوص في المزيد من الحلول التقنية، دعونا نستكشف أسهل طريقة للوصول إلى نماذج DeepSeek دون أي إعداد أو معرفة تقنية: Anakin AI.

Anakin AI هي منصة ذكاء اصطناعي شاملة تقدم وصولًا مجانيًا إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، بما في ذلك DeepSeek. تتيح لك هذه المنصة سهلة الاستخدام البدء فورًا في استخدام قدرات DeepSeek دون تحميل أي شيء أو إعداد بيئات معقدة.

البدء مع Anakin AI:

1. زيارة anakin.ai وإنشاء حساب مجاني
2. التوجه إلى قسم متجر التطبيقات والبحث عن "DeepSeek"
3. ستجد العديد من تطبيقات DeepSeek المتاحة، بما في ذلك DeepSeek-R1 وDeepSeek V3
4. اضغط على "استخدم هذا التطبيق" على نموذج DeepSeek الذي تفضله
5. ابدأ التفاعل مع النموذج على الفور من خلال واجهة الدردشة البديهية

يقدم Anakin AI عدة مزايا للوصول إلى DeepSeek:

• لا حاجة للتثبيت أو الإعداد
• واجهة مستقلة سهلة الاستخدام مصممة لكل من المبتدئين والخبراء
• الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متعددة بالإضافة إلى DeepSeek
• نطاق مجاني متاح مع حدود استخدام معقولة
• ميزات متقدمة مثل سير العمل المخصص ومعالجة الدفعات

مع Anakin AI، يمكنك تجربة قدرات DeepSeek في مهام مثل الإجابة على الأسئلة، توليد المحتوى، المساعدة في البرمجة، وحل المشكلات دون القلق بشأن متطلبات الأجهزة أو التكوينات التقنية.

تشغيل DeepSeek محليًا باستخدام Ollama

بالنسبة لأولئك الذين يفضلون تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزتهم الخاصة لزيادة الخصوصية، السيطرة، وأداء محتمل أفضل، يوفر Ollama حلًا ممتازًا لنشر نماذج DeepSeek على الكمبيوتر الخاص بك.

متطلبات تشغيل DeepSeek محليًا:

تختلف متطلبات الأجهزة اعتمادًا على أي إصدار من DeepSeek تخطط لاستخدامه:

• لنماذج أصغر (1.5B، 7B، أو 8B): وحدة معالجة مركزية حديثة مع ذاكرة وصول عشوائي لا تقل عن 16 جيجابايت، ويفضل مع وحدة معالجة رسومية جيدة (8 جيجابايت + VRAM)
• لنماذج متوسطة (14B، 32B): وحدة معالجة رسومية قوية مع 16-24 جيجابايت VRAM
• لنماذج أكبر (70B): وحدة معالجة رسومية عالية الأداء مع 40 جيجابايت + VRAM
• لنموذج 671B الكامل: أجهزة من الدرجة المؤسسية مع وحدات معالجة رسومية قوية متعددة

دليل خطوة بخطوة لتشغيل DeepSeek باستخدام Ollama:

تثبيت Ollama:

• لنظام macOS وLinux: curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | sh
• لنظام Windows: قم بتحميل المثبت من ollama.com/download

تحميل وتشغيل DeepSeek: اختر حجم النموذج المناسب بناءً على قدرات جهازك:

# لأنظمة المستوى المبتدئ (إصدار 1.5B)
ollama run deepseek-r1:1.5b

# لأنظمة نهاية متوسطة (إصدار 7B)
ollama run deepseek-r1:7b

# لأنظمة أفضل (إصدار 8B المعتمد على لاما)
ollama run deepseek-r1:8b

# لأنظمة عالية الأداء (إصدار 14B)
ollama run deepseek-r1:14b

التفاعل مع النموذج: بمجرد تحميل النموذج، سترى موجه أوامر حيث يمكنك البدء في طرح الأسئلة أو إعطاء الأوامر:

>>> ما أهمية الحوسبة الكمومية؟

إدارة موديلاتك:

• قائمة بالموديلات المثبتة: ollama list
• إزالة نموذج: ollama rm deepseek-r1:7b
• عرض معلومات النموذج: ollama show deepseek-r1

إضافة واجهة رسومية:

بينما يوفر Ollama واجهة سطر الأوامر بشكل افتراضي، يمكنك تحسين تجربتك باستخدام واجهة المستخدم الرسومية. تشمل الخيارات الشائعة:

• Open WebUI: واجهة ويب غنية بالميزات للتفاعل مع نماذج Ollama
• LM Studio: تطبيق سطح مكتب لإدارة واستخدام نماذج اللغة المحلية
• MSTY.app: واجهة سهلة الاستخدام مصممة لتحسين Ollama

لتثبيت Open WebUI، على سبيل المثال، يمكنك استخدام Docker:

docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest

ثم الوصول إليه على http://localhost:3000 في متصفحك.

DeepSeek على منصات السحاب

إذا لم يكن لديك الأجهزة اللازمة لتشغيل DeepSeek محليًا ولكنك لا تزال ترغب في التحكم المباشر في النموذج، تقدم عدة منصات سحابية خيارات مجانية أو منخفضة التكلفة لنشر نماذج DeepSeek:

Google Colab (الطبقة المجانية):

إنشاء دفتر ملاحظات Google Colab جديد

تثبيت الحزم اللازمة:

!pip install transformers torch accelerate

تحميل واستخدام DeepSeek:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

# توليد نص
inputs = tokenizer("اكتب قصيدة عن الذكاء الاصطناعي", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

مساحات Hugging Face:

1. إنشاء حساب مجاني في Hugging Face
2. إنشاء مساحة جديدة
3. اختيار Gradio كإطار عمل
4. بناء واجهة بسيطة لـ DeepSeek باستخدام القوالب المقدمة من قبلهم

بناء تطبيقات RAG باستخدام DeepSeek

إحدى أقوى تطبيقات DeepSeek هي بناء أنظمة توليد معززة بالاسترجاع (RAG) يمكنها الإشارة إلى قواعد معلومات محددة. إليك طريقة مبسطة لإنشاء نظام RAG مجاني باستخدام DeepSeek:

استخدام LangChain مع DeepSeek:

تثبيت الحزم اللازمة:

pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official

إعداد معالجة الوثائق:

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# تحميل الوثيقة
loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
data = loader.load()

# تقسيم إلى قطع
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)

إنشاء تمثيلات نصية وإعداد تخزين المتجهات:

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# استخدام نموذج التمثيل النصي المجاني
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# إنشاء متجر المتجهات
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

إعداد DeepSeek باستخدام خدمة NVIDIA NIM المجانية:

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA

# الحصول على مفتاح API مجاني من NVIDIA NIM
llm = ChatNVIDIA(
    model="deepseek-ai/deepseek-r1",
    api_key="your_free_nvidia_nim_api_key",
    temperature=0.7
)

# إنشاء سلسلة RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# استفسار النظام
result = qa_chain.invoke({"query": "ما هي النقاط الرئيسية في الوثيقة؟"})
print(result["result"])

خيارات الوصول إلى API لـ DeepSeek

إذا كنت تفضل استخدام DeepSeek من خلال استدعاءات API دون إعداد النموذج بنفسك، توفر عدة خيارات وصول مجاني أو منخفض التكلفة:

1. NVIDIA NIM: تقدم نماذج DeepSeek مع رصيد مجاني للمستخدمين الجدد
2. Perplexity API: توفر الوصول إلى نماذج DeepSeek مع طبقة مجانية سخية
3. المنصة الرسمية لـ DeepSeek: تقدم أحيانًا رصيد API مجاني للمطورين

للبدء مع NVIDIA NIM:

1. إنشاء حساب في nim.nvidia.com
2. توجه إلى قسم نماذج الذكاء الاصطناعي واختر DeepSeek
3. توليد مفتاح API
4. استخدم المفتاح في تطبيقاتك مع مكتبات مثل LangChain أو مباشرة عبر استدعاءات REST API

الموارد المجتمعية والأدوات مفتوحة المصدر

طورت المجتمع مفتوح المصدر العديد من الأدوات المجانية لتعزيز تجربتك مع DeepSeek:

1. دمج LangChain: إطار عمل مجاني لبناء التطبيقات باستخدام DeepSeek
2. مستودعات GitHub لـ DeepSeek: الأكواد الرسمية والأمثلة من DeepSeek
3. أدوات تقليل حجم النموذج: أدوات مثل GPTQ وAWQ لتقليل حجم النموذج دون فقد كبير في الأداء
4. مجتمعات Discord: مجتمعات مستخدمين نشطة تشارك النصائح وحالات الاستخدام

تحسين أداء DeepSeek على الأجهزة المحدودة

إذا كنت تشغل DeepSeek محليًا على أجهزة متواضعة، يمكن أن تساعدك تقنيات التحسين هذه:

1. استخدام النماذج المضغوطة: النسخ المضغوطة 4-bit أو 8-bit تقلل بشكل كبير من متطلبات الذاكرة
2. تقليل طول السياق: حد من سياق الإدخال لتقليل استخدام الذاكرة
3. تحسين موارد النظام: أغلق التطبيقات والعمليات غير الضرورية
4. استخدام تسريع GPU: حتى وحدات معالجة الرسوميات القديمة يمكن أن توفر تسريعًا ملحوظًا مقارنةً بالاستدلال فقط باستخدام CPU

الخاتمة: تبني مستقبل الذكاء الاصطناعي المجاني

تمثل DeepSeek علامة بارزة في ديمقراطية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي القوية. من خلال جعل نماذج اللغة المتقدمة متاحة كعروض مفتوحة المصدر، تمكنت DeepSeek الأفراد والباحثين والمنظمات من الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي الحديثة دون الحواجز المالية التي كانت تقيد الوصول تقليديًا.

بينما يوفر تشغيل هذه النماذج محليًا أعلى درجات السيطرة والخصوصية، فإن المنصات مثل Anakin AI تقدم العملي الأكثر ودية للمستخدم لتجربة قدرات DeepSeek على الفور. تساعد واجهة Anakin البديهية، بالإضافة إلى نطاقها المجاني والوصول إلى العديد من النماذج بخلاف DeepSeek، في جعلها نقطة انطلاق ممتازة لأي شخص يتطلع لاستكشاف إمكانيات هذه التقنية.

ما إذا كنت تختار استخدام Anakin AI لبساطتها، أو تشغيل DeepSeek محليًا باستخدام Ollama لأقصى سيطرة، أو الاستفادة من المنصات السحابية للتوسع، فإن ديمقراطية تقنية الذكاء الاصطناعي من خلال نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek يمكّن جيلًا جديدًا من الابتكار والإبداع.

بينما تبدأ رحلتك مع DeepSeek، تذكر أن أقوى تطبيقات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تأتي من دمج هذه النماذج مع بياناتك الفريدة ومشاكلك ورؤاك. توفر الأدوات والأساليب الموضحة في هذا الدليل نقطة البداية فقط - السحر الحقيقي يأتي مما تبنيه بها.