كيفية الوصول إلى ERNIE 4.5: طرق سهلة عبر الويب وواجهة API والكود

ERNIE 4.5 هي عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة من Baidu لمعالجة النصوص والوسائط المتعددة بكفاءة عالية. مع خيارات للنشر على نطاق واسع أو خفيف الوزن، توفر ERNIE 4.5 أداءً فعالاً وإمكانية وصول فعالة من حيث التكلفة للمطورين والشركات. سواء كنت تعمل مع النصوص أو الصور أو كليهما، يمكن الوصول إلى ERNIE 4.5 بسهولة من خلال واجهات الويب وواجهات API والمنصات السحابية – دون الحاجة إلى إعدادات معقدة.

مقدمة بسيطة عن ERNIE 4.5

ERNIE 4.5 هي عائلة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي طورتها Baidu، مع التركيز على معالجة الوسائط المتعددة والنصوص بكفاءة. تستخدم هذه النماذج بنية Mixture of Experts (MoE) للإصدارات الأكبر وبنية كثيفة للإصدارات الأصغر. وهي تدعم الوسائط النصية والمرئية، مع خيارات للإصدارات المُدرَّبة مسبقًا (PT) والإصدارات الأساسية. فيما يلي جدول بمتغيرات النموذج الرئيسية ورسم بياني يسلط الضوء على ابتكارات ERNIE في تدفق تدريب الذكاء الاصطناعي.

النموذج	القاعدة	النشط	النوع	الوسائط	التدريب
ERNIE 4.5 VL 424B A47B	424B	47B	MoE	T+V	PT
ERNIE 4.5 VL 424B A47B Base	424B	47B	MoE	T+V	Base
ERNIE 4.5 VL 28B A3B	28B	3B	MoE	T+V	PT
ERNIE 4.5 VL 28B A3B Base	28B	3B	MoE	T+V	Base
ERNIE 4.5 VL 28B A3B Thinking	28B	3B	MoE	T+V	PT
ERNIE 4.5 300B A47B	300B	47B	MoE	نص	PT
ERNIE 4.5 300B A47B Base	300B	47B	MoE	نص	Base
ERNIE 4.5 21B A3B	21B	3B	MoE	نص	PT
ERNIE 4.5 21B A3B Base	21B	3B	MoE	نص	Base
ERNIE 4.5 21B A3B Thinking	21B	3B	MoE	نص	PT
ERNIE 4.5 0.3B	0.3B	–	كثيف	نص	PT
ERNIE 4.5 0.3B Base	0.3B	–	كثيف	نص	Base

تدفق تدريب الذكاء الاصطناعي: ابتكارات ERNIE الموضحة

1. التدريب المسبق متعدد الوسائط غير المتجانس MoE

التدريب المسبق المشترك للنصوص والرؤية مع بنية MoE غير متجانسة، وتوجيه معزول حسب الوسائط، ووظيفة خسارة متعددة الوسائط متوازنة.

2. بنية تحتية قابلة للتوسع عالية الكفاءة

توازي هجين، موازنة تحميل هرمية، توازي الخبراء، جدولة محسّنة للذاكرة، وقياس غير مُفقد لتحقيق إنتاجية عالية واستدلال فعال.

3. التدريب اللاحق الخاص بالوسائط

ضبط دقيق لمهام النصوص أو الرؤية، ودعم SFT وDPO وUPO لتلبية احتياجات التطبيقات الواقعية المتنوعة.

مقارنة الأداء: ERNIE 4.5 مقابل GPT-4o

تقدم ERNIE 4.5 أداءً فائقًا وكفاءة استثنائية من حيث التكلفة مقارنةً بـ GPT-4o، مما يجعلها خيارًا تنافسيًا للغاية لنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. هذا هو السعر على Novita AI!

• ERNIE 4.5 VL 424B A47B

  • $0.336 لكل 1M رمز إدخال
  • $1 لكل 1M رمز إخراج

• ERNIE 4.5 300B A47

  • $0.224 لكل 1M رمز إدخال
  • $0.88 لكل 1M رمز إخراج

• ERNIE 4.5 21B A3B / ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

  • $0.056 لكل 1M رمز إدخال
  • $0.224 لكل 1M رمز إخراج

• ERNIE 4.5 VL 28B A3B

  • $0.112 لكل 1M رمز إدخال
  • $0.448 لكل 1M رمز إخراج

• ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking

  • $0.39 لكل 1M رمز إدخال
  • $0.39 لكل 1M رمز إخراج

من الإنترنت

الوصول إلى ERNIE 4.5 عبر منصة Baidu (نسخة تجريبية مجانية)

يمكنك تجربتها مباشرة من خلال واجهة الويب لمنصة Baidu، دون الحاجة إلى تثبيت. ببساطة، قم بزيارة الموقع وابدأ النسخة التجريبية المجانية فورًا.

بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام ملعب API من Novita لتجربة ERNIE 4.5 في بيئة صديقة للمطورين.

جرب Novita AI اليوم!

الوصول إلى ERNIE 4.5 محليًا

ما هي متطلبات النظام لاستخدام Ernie 4.5؟

دقة FP16

النموذج	المعلمات (النشطة)	ذاكرة VRAM المطلوبة	وحدات GPU المثالية
ERNIE 4.5 VL 424B	424B (47B نشطة)	~945 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 12
ERNIE 4.5 300B	300B (47B نشطة)	~668 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 9
ERNIE 4.5 VL 28B / ERNIE 4.5 VL 28B A3B Thinking	28B (3B نشطة)	~80 GB	NVIDIA A100/H100 (80GB)
ERNIE 4.5 21B / ERNIE 4.5 21B A3B Thinking	21B (3B نشطة)	~48GB	NVIDIA RTX 4090 (24GB)X2
ERNIE 4.5 0.3B	300M	~2.5 GB	NVIDIA RTX 4090 (8GB) / RTX 3060 (12GB)

دقة INT4

النموذج	المعلمات (النشطة)	ذاكرة VRAM المطلوبة	وحدات GPU المثالية
ERNIE 4.5 VL 424B	424B (47B نشطة)	~237 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 3
ERNIE 4.5 300B	300B (47B نشطة)	~168 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 3
ERNIE 4.5 VL 28B / ERNIE 4.5 VL 28B A3B Thinking	28B (3B نشطة)	~17 GB	NVIDIA RTX 4090 (24GB) / A10G (24GB)
ERNIE 4.5 21B / ERNIE 4.5 21B A3B Thinking	21B (3B نشطة)	~13 GB	NVIDIA RTX 4080 (16GB) / A10G (24GB)
ERNIE 4.5 0.3B	300M	~1.8 GB	معظم وحدات GPU بسعة VRAM >4GB

بناءً على ERNIEToolkit الرسمي والإصدار مفتوح المصدر:

• نظام التشغيل: يُوصى بشدة باستخدام Linux (Ubuntu أو ما شابه).
• الإطار: يتطلب PaddlePaddle (أحدث إصدار).
  • للاستدلال/التدريب: استخدم ERNIEKit (المبني على PaddlePaddle).
  • يمكن تسريع النشر باستخدام FastDeploy.
• التبعيات:
  • Python 3.8+
  • CUDA و cuDNN بما يتوافق مع إعداد GPU الخاص بك.
  • لبيئة PyTorch: تتوفر النماذج أيضًا عبر transformers مع trust_remote_code=True

إذا كان شراء GPU مكلفًا للغاية، يمكنك الاستفادة من خدمات GPU السحابية الفعالة من حيث التكلفة والموثوقة من Novita AI. على سبيل المثال، يمكنك الوصول إلى مثيل 1x H100 SXM 80GB مع ذاكرة VRAM سعة 80 GB مقابل 2.56 دولار فقط في الساعة، أو التوسع إلى 8 وحدات GPU مقابل 20.48 دولار في الساعة.

جرب Novita AI اليوم!

الوصول إلى ERNIE 4.5 من تطبيق Python

• Hugging Face: استخدم QERNIE 4.5 في Spaces أو pipelines أو مع مكتبة Transformers عبر نقاط نهاية Novita AI.

• أطر الوكيل والتنسيق: قم بتوصيل Novita AI بسهولة مع منصات الشركاء مثل Continue و AnythingLLM و LangChain و Dify و Langflow من خلال الموصلات الرسمية وأدلة التكامل خطوة بخطوة.

• واجهة API المتوافقة مع OpenAI: استمتع بالترحيل والتكامل بدون عناء مع أدوات مثل Cline و Cursor، والمصممة لمعيار OpenAI API.

يمكنك الحصول على مزيد من التفاصيل في الوثائق

الوصول إلى ERNIE 4.5 عبر API

الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج

سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.

جرب ERNIE 4.5 الآن!

الخطوة 2: اختر نموذجك

تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: ابدأ نسختك التجريبية المجانية

ابدأ النسخة التجريبية المجانية لاستكشاف إمكانيات النموذج المختار.

الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك

للمصادقة مع API، سنقدم لك مفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: تثبيت API

قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام واجهة برمجة تطبيقات chat completions لمستخدمي Python.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "baidu/ernie-4.5-300b-a47b-paddle"
stream = True # or False
max_tokens = 6000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

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)

الوصول إلى ERNIE 4.5 مرن ومباشر – اختر النهج الذي يناسب سير عملك، بدءًا من التجارب الفورية عبر الويب وصولاً إلى التكامل القوي مع API والنشر المحلي. مع الأداء الفائق والتسعير الفعال، تُعد ERNIE 4.5 خيارًا عمليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

الأسئلة الشائعة

هل ERNIE 4.5 أفضل حقًا من نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة الأخرى؟

نعم، ERNIE 4.5 تحصل على درجات أعلى من DeepSeek V3 671B في معظم المعايير وهي تنافسية للغاية مع النماذج الرائدة الأخرى.

ما هي متطلبات النظام لتشغيل ERNIE 4.5 محليًا؟

تختلف المتطلبات حسب حجم النموذج، لكنك ستحتاج إلى نظام Linux و Python 3.8+ و PaddlePaddle ووحدة GPU متوافقة من NVIDIA. تتوفر خيارات GPU سحابية إذا لم يكن لديك أجهزة محلية.

كم ذاكرة VRAM أحتاج لتشغيل ERNIE 4.5؟

يتطلب تشغيل أكبر إصدارات ERNIE 4.5 (مثل 424B أو 300B) ذاكرة VRAM عالية جدًا – مئات الجيجابايتات ووحدات GPU متعددة عالية الجودة. الإصدارات الأصغر أو المُقاسة تحتاج إلى ذاكرة VRAM أقل بكثير.

Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تُمكّن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات API متكاملة، بدون خوادم، مثيلات GPU – الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في الذكاء الاصطناعي.

قراءات موصى بها

• Qwen3 Reranker 8B متوفر الآن على Novita AI: يعزز دقة البحث بالذكاء الاصطناعي
• GLM 4.1V 9B Thinking مقابل Qwen2.5 VL 72B: أيهما يناسب ماذا؟
• Qwen3 Embedding 8B: بحث قوي، تخصيص مرن، ودعم متعدد اللغات