كيف تشغّل نماذج الذكاء الاصطناعي على جهازك مع Ollama: دليل خطوة بخطوة

معاذ سمارة · نُشر في 17 أكتوبر 2026

تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي على جهازك يعني أن ما تكتبه يبقى عندك، ولا تدفع ثمن كل طلب إلى مزوّد خارجي. أداة Ollama تجعل ذلك بأمر واحد. هذا الدليل مبني على التوثيق الرسمي، ويبدأ بالتثبيت وينتهي باستخدام النموذج من الكود.

ما الذي تحتاجه؟

• حاسوب بنظام macOS أو Windows أو Linux.
• مساحة تخزين للنموذج. نموذج المثال في التوثيق الرسمي (Gemma 4 E2B) حجمه نحو 7.2 جيجابايت.
• ذاكرة كافية. يوصي التوثيق بـ 8 جيجابايت متاحة من ذاكرة الرسومات (VRAM)، أو من الذاكرة الموحّدة على أجهزة Mac. مع ذاكرة أقل يستخدم Ollama ذاكرة النظام (RAM)، لكن الإجابات قد تكون أبطأ. ونوافذ السياق الأكبر تحتاج ذاكرة أكثر.

الخطوة 1: ثبّت Ollama

نزّل Ollama لنظامك من صفحة التنزيل الرسمية: ollama.com/download. ثم افتح التطبيق، أو ابدأ من الطرفية بكتابة الأمر التالي واتبع التعليمات:

على Linux يمكنك التثبيت بأمر واحد:

وإن لم يكن الخادم يعمل على Linux، شغّله بالأمر ollama serve. وللتأكد أن كل شيء سليم اكتب ollama -v.

الخطوة 2: شغّل أول نموذج

أمر واحد ينزّل النموذج ويفتح محادثة على جهازك:

انتظر اكتمال التنزيل، ثم اكتب سؤالك. وللخروج من المحادثة اكتب /bye.

الخطوة 3: استخدم النموذج من الكود

Ollama يشغّل خادمًا محليًا على جهازك. نزّل النموذج أولًا:

ثم أرسل طلبًا إلى الخادم المحلي:

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma4:e2b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}
    ],
    "stream": false
  }'

تجد الإجابة في الحقل message.content. ويوفّر Ollama أيضًا واجهات متوافقة مع OpenAI وAnthropic لجزء من ميزاتهما، مثل العنوان http://localhost:11434/v1/chat/completions، وهذا يتيح لكثير من الأدوات أن تتصل بنموذجك المحلي. راجع صفحة التوافق في التوثيق لمعرفة المدعوم منها.

ملاحظة لمستخدمي Windows: في PowerShell قد يحتاج الأمر إلى curl.exe وتعديل علامات الاقتباس، أو يمكنك استخدام Python أو WSL.

الخطوة 4 (اختيارية): جرّب وكيل برمجة بنموذج محلي

من مجلد مشروعك، شغّل وكيل البرمجة عبر Ollama:

يعرض Ollama تثبيت Claude Code إن لم يكن عندك، ثم يطلب منك اختيار النموذج. جرّب بعدها طلبًا بسيطًا مثل: Explain how this repository is organized. ويدعم Ollama كذلك Codex CLI وOpenCode بالطريقة نفسها. إن لم يعمل الأمر، حدّث Ollama إلى نسخة أحدث.

نموذج محلي أم سحابي؟

يعرض Ollama نوعين من النماذج. النماذج المحلية تعمل على جهازك ولا تحتاج مفتاح API. أما النماذج السحابية فتحتاج تسجيل الدخول ومفتاح API، وتعمل على خوادم Ollama وليس على جهازك. هذا المقال يشرح المحلية.

مشكلات شائعة

• بطء شديد أو نفاد الذاكرة: جرّب نموذجًا أصغر من المكتبة، وأغلق التطبيقات الثقيلة.
• الأمر لا يتصل بالخادم على Linux: شغّل ollama serve في نافذة، ونفّذ أوامرك من نافذة أخرى.
• أين تُحفظ النماذج؟ في ~/.ollama/models على macOS وLinux، وفي %USERPROFILE%\.ollama\models على Windows (بحسب دليل Real Python). انتبه للمساحة، فالنماذج كبيرة.

أسئلة شائعة

المصادر

• Ollama Quickstart (التوثيق الرسمي)
• Ollama على Linux (التوثيق الرسمي)
• تنزيل Ollama
• Real Python: How to Use Ollama (مصدر ثانوي لمكان حفظ النماذج)