عزز تطبيقاتك باستخدام واجهة Llama 3 API

النقاط الرئيسية

• نظرة عامة على نموذج Llama 3: تتضمن عائلة Llama 3 من Meta نماذج لغوية كبيرة متقدمة (LLMs) بحجمي 8B و70B، ومحسّنة لمهام الحوار وتوليد النصوص.
• تقييم الأداء: يتفوق Llama 3 على النماذج مفتوحة المصدر مثل Mistral 7B وGemini 1.5 في المعايير الرئيسية، مما يُظهر قدرات محسّنة في الاستدلال ومعالجة السياق.
• فائدة واجهات API: تُعد واجهات API موصلات أساسية للمطورين لدمج نماذج اللغات الكبيرة المتقدمة بكفاءة في التطبيقات، مما يتيح سهولة التوسع وتخصيص الاستجابات.
• مزودو واجهات API البارزون: يقدم مزودون رائدون مثل Lepton وFireworks وNovita AI وTogether AI حلول ذكاء اصطناعي قوية وفعّالة من حيث التكلفة لتطبيقات متنوعة.
• عملية سهلة الاستخدام: توفر Novita AI للمطورين الأدوات والموارد اللازمة لنشر واجهة Llama 3 API، بما في ذلك بيئة تجريبية (playground) ونظام إدارة مفاتيح مبسّط.

مقدمة

أحدثت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل Llama 3 من Meta ثورة في معالجة اللغة الطبيعية، مما أتاح تفاعلات متقدمة وفهماً أعمق للبرمجيات. يتفوق Llama 3 في مهام الحوار ومعالجة تحديات اللغة المعقدة. تتناول هذه المقالة ميزات Llama 3، ودمجه عبر واجهات API، ودور مزودي واجهات API مثل Novita AI في نشر هذه النماذج بسلاسة.

ما هو نموذج Llama 3؟

طورت Meta عائلة Llama 3 من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، والتي تتضمن نماذج توليد نصوص مدربة مسبقاً ومضبوطة بالتعليمات بحجمي 8B و70B. تم تحسين هذه النماذج المضبوطة بالتعليمات لمهام الحوار وتتفوق على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر في المعايير الصناعية الرئيسية. بالإضافة إلى ذلك، أعطت Meta الأولوية لتحسين كل من الفائدة والسلامة أثناء عملية التطوير.

تقييم Llama 3

ستجد أدناه قائمة بالنماذج ونتائجها في لوحة قيادة النماذج اللغوية المفتوحة (Open LLM Leaderboard). هذه القائمة ليست شاملة، لذا نشجعك على استكشاف لوحة القيادة كاملة. ضع في اعتبارك أن لوحة قيادة LLM مفيدة بشكل خاص لتقييم النماذج المدربة مسبقاً، بينما تركز معايير أخرى على نماذج المحادثة.

كيفية استخدام Llama 3؟

يتضمن هذا المستودع نسختين من Meta-Llama-3–8B: إحداهما مصممة للاستخدام مع مكتبة Transformers والأخرى متوافقة مع قاعدة كود Llama 3 الأصلية.

الاستخدام مع Transformers

راجع المقتطف أدناه للاستخدام مع Transformers:

import transformers
import torch

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"

pipeline = transformers.pipeline(
pipeline("Hey how are you doing today?")

الاستخدام مع Llama 3

يرجى اتباع الإرشادات الواردة في المستودع.

لتنزيل نقاط التفتيش الأصلية، راجع مثال الأمر أدناه باستخدام huggingface-cli:

huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-8B --include “original/*” --local-dir Meta-Llama-3-8B

لدعم Hugging Face، يوصي مطورو Meta-Llama باستخدام Transformers أو TGI، ولكن أمراً مشابهاً سيعمل أيضاً.

Llama 3 من Meta أكبر بمرتين من Llama 2

يتميز Llama 3 بقدرات استدلال محسّنة ويستوعب نافذة سياق أكبر تصل إلى 8,000 رمز (token)، مما يعزز فعاليته في مهام معالجة اللغة الطبيعية المعقدة في تطوير البرمجيات. تم تدريب Llama 3 من Meta على مجموعة بيانات ضخمة تضم أكثر من 15 تريليون رمز.

مقابل Mistral 7B وGemma 7B

يُقال إن نموذج Llama 3 8B من Meta يتفوق على النماذج مفتوحة المصدر الأخرى مثل Mistral 7B وGemma 7B في العديد من المعايير، بما في ذلك MMLU وARC وDROP.

مقابل Gemini 1.5

أظهر نموذج Llama 3 70B من Meta أداءً متفوقاً مقارنةً بـ Gemini 1.5 Pro عبر عدة معايير، بما في ذلك MMLU وHumanEval وGSM-8K.

مقابل GPT-3.5

أظهر نموذج Llama 3 70B من Meta أداءً مذهلاً مقابل GPT-3.5 على مجموعة اختبار مخصصة صُممت خصيصاً لتقييم المهارات في البرمجة والكتابة والاستدلال والتلخيص.

ما هي واجهة API؟

واجهات برمجة التطبيقات (APIs) هي موصلات رقمية تسمح لتطبيقات برمجية مختلفة بالتواصل ومشاركة البيانات. وهي تعمل كوسيط، مما يتيح تفاعلاً سلساً بين البرامج والأنظمة المختلفة.

واجهات API موجودة في كل مكان في حياتنا اليومية — سواء كنت تستخدم تطبيقات مشاركة الركوب، أو إجراء المدفوعات عبر الهاتف المحمول، أو التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية عن بُعد. عندما تتفاعل مع هذه التطبيقات، فإنها تعتمد على واجهات API لتبادل المعلومات مع الخوادم، ومعالجة الطلبات، وعرض النتائج بتنسيق سهل الاستخدام على جهازك.

لماذا نحتاج إلى واجهة LLM API؟

توفر واجهات API للمطورين واجهة موحدة لدمج نماذج اللغات الكبيرة في تطبيقاتهم. لا يؤدي هذا التوحيد إلى تبسيط عملية التطوير فحسب، بل يضمن أيضاً الوصول إلى أحدث تحسينات النموذج. كما يتيح التوسع الفعّال في المهام واختيار نماذج LLM المناسبة لمختلف التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، تسمح مرونة واجهات API بتخصيص استجابات LLM لتلبية متطلبات محددة، مما يعزز قدرتها على التكيف وأهميتها عبر السيناريوهات المختلفة.

مزودو واجهات LLM API الرائدون للمطورين في عام 2024

مزودو واجهات API هم منصات سحابية فعّالة من حيث التكلفة تسهل النشر الفعّال لنماذج التعلم الآلي. يقدمون وصولاً خالياً من البنية التحتية إلى الذكاء الاصطناعي المتقدم من خلال واجهات API سهلة الاستخدام، وقابلية توسع قوية، وأسعار تنافسية، مما يجعل الذكاء الاصطناعي متاحاً للشركات من جميع الأحجام. في هذا القسم، سنستكشف بعضاً من أبرز مزودي واجهات API في الصناعة.

بأخذ نموذج Llama 3 70B كمثال، إليك بعض مزودي واجهات API، لكل منها مقاييس أداء وفعالية من حيث التكلفة مميزة. سنقدم أوصافاً مفصلة لكل خيار لمساعدة المطورين في اتخاذ خيارات مستنيرة.

Lepton

Lepton هو مزود واجهة API يدعم أيضاً أقصى إخراج يبلغ 8,192 رمزاً. تبلغ تكلفة الإدخال والإخراج 0.80 دولار لكل منهما، مع زمن انتقال 0.15 ثانية وإنتاجية 26.02 رمز/ثانية.

• المزايا: يتميز Lepton بزمن انتقال منخفض جداً، مما يجعله مثالياً للتطبيقات حيث يكون وقت الاستجابة بالغ الأهمية.
• العيوب: ومع ذلك، فإن إنتاجيته منخفضة نسبياً، مما قد لا يكون مناسباً للتطبيقات التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات.

Fireworks

Fireworks هو مزود واجهة API آخر يمكنه التعامل مع الطلبات بأقصى إخراج يبلغ 8,192 رمزاً. تبلغ تكلفة الإدخال والإخراج 0.90 دولار، مع زمن انتقال 0.24 ثانية وإنتاجية 142.6 رمز/ثانية.

• المزايا: يوفر Fireworks إنتاجية عالية بشكل استثنائي، مما يجعله مثالياً للمستخدمين الذين يحتاجون إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات دون القلق المفرط بشأن التكلفة.
• العيوب: زمن الانتقال مرتفع نسبياً، وتكاليفه هي الأعلى بين مزودي واجهات API الأربعة، مما قد لا يكون مناسباً للمستخدمين ذوي الميزانية المحدودة.

Novita AI

Novita AI هي منصة سحابية تدعم طموحات الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات API متكاملة، والحوسبة بدون خادم (serverless)، وحالات GPU. توفر أدوات ميسورة التكلفة للنجاح، مما يساعد المستخدمين على بدء مشاريعهم مجاناً وتحويل أحلامهم في الذكاء الاصطناعي إلى حقيقة بكفاءة.

Novita AI هو مزود واجهة API يقدم حلاً فعّالاً من حيث التكلفة للتعامل مع كميات كبيرة من الطلبات، مما يجعله مناسباً للمستخدمين ذوي الميزانية المحدودة الذين يحتاجون إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات.

• المزايا: تتمتع Novita AI بتكاليف أقل عند إدارة عدد كبير من الطلبات، مما يجعلها مثالية للمستخدمين المهتمين بالميزانية والذين يحتاجون إلى معالجة واسعة للبيانات.
• العيوب: مقارنة بالمزودين الآخرين، يبلغ زمن انتقال Novita AI 1.10 ثانية، مما قد يشكل تحدياً للتطبيقات التي تتطلب أوقات استجابة سريعة.

Together AI

Together AI هو مزود واجهة API آخر قادر على التعامل مع الطلبات بأقصى إخراج يبلغ 8,192 رمزاً. تبلغ تكلفة الإدخال والإخراج 0.792 دولار لكل منهما، مع زمن انتقال 0.36 ثانية وإنتاجية 47.16 رمز/ثانية.

• المزايا: يوفر Together زمن انتقال أقل وإنتاجية أعلى، مما يجعله مناسباً تماماً للتطبيقات التي تتطلب معالجة سريعة للطلبات.
• العيوب: تكاليفه أعلى قليلاً من تكاليف Novita AI، وهو ما قد يكون عاملاً يجب مراعاته للمستخدمين ذوي الميزانيات الضيقة جداً.

عند اختيار مزود واجهة API، ضع في اعتبارك التكلفة وزمن الانتقال والإنتاجية. تعد Novita AI مثالية للمشاريع ذات الميزانية المحدودة واحتياجات البيانات الكبيرة. يتفوق Lepton في التطبيقات منخفضة زمن الانتقال، بينما يتعامل Fireworks مع البيانات الضخمة بتكاليف وزمن انتقال أعلى. بشكل عام، تبرز Novita AI كخيار ميسور التكلفة للتعامل مع البيانات على نطاق واسع.

بتوسيع نطاق واجهات LLM API، توفر واجهة Llama 3 API للمطورين إمكانية الوصول إلى قدرات معالجة لغة متقدمة عبر واجهة API موحدة. يتيح ذلك التكامل السلس للوظائف اللغوية في تطبيقات مختلفة، مما يعزز ميزاتها التفاعلية والتحليلية. تعلم كيفية استخدام واجهة Llama 3 API على منصة Novita AI LLM API.

تشغيل Llama 3 من Meta باستخدام واجهة Novita AI LLM API

اتبع هذه الخطوات المنظمة بعناية لبناء تطبيقات قوية لمعالجة اللغة باستخدام واجهة Llama 3 API على Novita AI. يضمن هذا الدليل التفصيلي عملية سلسة وفعالة، تلبي توقعات المطورين المعاصرين الباحثين عن منصة ذكاء اصطناعي متقدمة.

الخطوة 1: انتقل إلى Novita AI وقم بتسجيل الدخول.

يمكنك تسجيل الدخول باستخدام حساب Google أو GitHub الخاص بك، مما سيؤدي إلى إنشاء حساب جديد لك عند أول تسجيل دخول.

بدلاً من ذلك، يمكنك التسجيل باستخدام بريدك الإلكتروني.

الخطوة 2: إدارة مفتاح API.

تستخدم Novita AI مصادقة Bearer للتحقق من الوصول إلى API، مما يتطلب وجود مفتاح API في رأس الطلب، مثل: “Authorization: Bearer {API Key}.”

لإدارة مفاتيحك، انتقل إلى “إدارة المفاتيح” في الإعدادات.

يتم إنشاء مفتاح افتراضي تلقائياً عند أول تسجيل دخول، ويمكنك إنشاء مفاتيح إضافية بالنقر على “+ إضافة مفتاح جديد”.

الخطوة 3: اختر نموذجك

توفر Novita AI مجموعة متنوعة من النماذج، بما في ذلك إصدارات متعددة من Llama. اختر النموذج الذي يناسب احتياجات تطبيقك، سواءً لإكمال الدردشة أو توليد النصوص أو المهام الأخرى.

إليك ما نقدمه لـ Llama 3:

• meta-llama/llama-3.1–8b-instruct
• meta-llama/llama-3.1–70b-instruct
• meta-llama/llama-3.1–405b-instruct
• meta-llama/llama-3–8b-instruct
• meta-llama/llama-3–70b-instruct

لاستكشاف القائمة الكاملة للنماذج المتاحة، يمكنك زيارة قائمة نماذج Novita AI LLM.

الخطوة 4: استكشف مرجع واجهة LLM API لاكتشاف واجهات API والنماذج المتاحة التي تقدمها Novita AI.

الخطوة 5: اختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك، ثم قم بإعداد بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتكوين خيارات مثل المحتوى والدور والاسم والموجه (prompt) لتخصيص تطبيقك.

الخطوة 6: قم بتشغيل اختبارات متعددة للتحقق من أن واجهة API تعمل بشكل ثابت وتلبي متطلبات تطبيقك.

قبل نشر واجهة Llama 3 API على Novita AI LLM API، يمكنك تجربتها أولاً في البيئة التجريبية (LLM Playground). نحن نقدم للمطورين أرصدة استخدام مجانية لتجربة المنصة. إذا كان لديك أي اقتراحات، فلا تتردد في مشاركتها على Discord. والآن، دعني أرشدك خلال خطوات البدء:

الخطوة 1: الوصول إلى البيئة التجريبية بالانتقال إلى علامة التبويب “المنتجات”، واختيار Model API، وبدء استكشاف واجهة LLM API.

الخطوة 2: اختر نموذجاً عن طريق تحديد نموذج Llama الذي يناسب احتياجات التقييم الخاصة بك.

الخطوة 3: أدخل الموجه الخاص بك عن طريق كتابته في حقل الإدخال لتوليد استجابة من النموذج المحدد.

مثال مع عميل Python

pip install 'openai>=1.0.0'

واجهة Chat Completions API:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # احصل على مفتاح API الخاص بـ Novita AI بالرجوع إلى: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "تصرف وكأنك مساعد مفيد.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "مرحباً!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

واجهة Completions API:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # احصل على مفتاح API الخاص بـ Novita AI بالرجوع إلى: https://docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

completion_res = client.completions.create(
    model=model,
    prompt="محادثة بين مستخدم فضولي ومساعد ذكاء اصطناعي.\
أنت مساعد طبخ.\
كن مبتكراً في أفكار الطبخ الخاصة بك.\
المستخدم: كيف أصنع المعكرونة؟\
المساعد: أولاً، اغلي الماء. ثم أضف المعكرونة إلى الماء المغلي. اطبخ لمدة 8-10 دقائق أو حتى تنضج. صفيها وقدمها!\
المستخدم: كيف أجعلها أفضل؟\
المساعد:",
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in completion_res:
        print(chunk.choices[0].text or "", end="")
else:
    print(completion_res.choices[0].text)

أسعار واجهة Llama 3 API

مع Novita AI، يمكنك بسهولة الوصول إلى النماذج مفتوحة المصدر الرائدة في الصناعة واستخدامها، بما في ذلك نماذج اللغات الكبيرة، بالإضافة إلى نماذج الصور والصوت والفيديو. ادفع فقط مقابل ما تستخدمه، دون أي تكاليف ثابتة أو رسوم خفية. اختر خطة أسعار Novita AI التي تناسب احتياجاتك.

الخاتمة

يمثل نموذج Llama 3 من Meta تقدماً كبيراً في نماذج اللغات الكبيرة، مما يعزز قدرات الحوار والاستدلال. عند دمجه عبر واجهات API، يعمل هذا النموذج على تحسين تجارب المستخدمين عبر مختلف التطبيقات. تبرز Novita AI كمزود رئيسي لواجهات API، حيث تقدم واجهة Llama 3 API بالإضافة إلى الأدوات الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي الفعّال. تُعد منصات مثل Novita AI ضرورية لتلبية الطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتمكين المطورين من الابتكار في هذا المجال.

الأسئلة الشائعة

كيف يحسّن Llama 3 أداء التطبيق؟

يعزز Llama 3 أداء التطبيق من خلال خوارزميات فعالة واستخدام الموارد، مما يضمن حسابات أسرع لتحسين تجربة المستخدم والكفاءة التشغيلية.

هل يمكن لواجهة Llama 3 API التكامل مع أي تطبيق؟

واجهة Llama 3 API، وهي نسخة متخصصة من واجهة LLM API، توفر معالجة لغة متقدمة للمطورين. قد يلزم تخصيصها لتحقيق التكامل الأمثل.

كيف يمكن الوصول إلى Llama 3 مجاناً؟

إذا كنت تفضل الإعداد المحلي، فإن أدوات مثل Ollama تسهل نشر نماذج Llama 3 على جهازك المحلي، مما يتيح الاستخدام المجاني للمشاريع الشخصية.

ما الفرق بين Llama 3.1 و Llama 3؟

يتفوق Llama 3.1 على Llama 3 في القدرات الرياضية والاستدلالية. على سبيل المثال، في مدونة تقنية لشركة Meta، سجل Llama-3.1 (8B) 73.0 في اختبار MATH (0-shot, CoT)، متجاوزاً درجة Llama-3 البالغة 68.4 في MATH (5-shot).

نُشر في الأصل على Novita AI

Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تُمكّن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات API متكاملة، حوسبة بدون خادم، وحالات GPU — الأدوات الفعّالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، وابدأ مجاناً، واجعل رؤيتك للذكاء الاصطناعي حقيقة.

قراءات موصى بها

1. تقديم Code Llama: نموذج لغة كبير متطور لتوليد الأكواد.

2. تقديم Llama3 405B: إصدارات LLM متاحة للجميع

3. عزز مشاريعك باستخدام واجهة Llama 3.1 API