دبلومة Mecha OpenSource للنماذج المفتوحة والسيادة التقنية
توفير 85% من التكاليف باستضافة Llama 3.3, DeepSeek-R1 & Ollama محلياً
ابنِ طبقة ذكاء اصطناعي خاصة تعمل على بنيتك أنت: نماذج محلية، بحث في مستندات الشركة، وكلاء مرتبطون بأدوات العمل، مع حوكمة ومراقبة قابلة للتشغيل.
من جهاز تجارب إلى منصة AI خاصة تخدم فريقاً كاملاً
الدبلومة الأولى بالشرق الأوسط لبناء السيادة التقنية الكاملة للمؤسسات والأفراد. تعلم كيفية الاستغناء التام عن اشتراكات الذكاء الاصطناعي الشهرية وتكاليف الـ API Tokens بتشغيل واستضافة أقوى النماذج المفتوحة (Llama 3.3, DeepSeek-R1, Qwen 2.5, Ollama, vLLM, ComfyUI) محلياً داخل خوادمك الخاصة مع حماية 100% لبياناتك السرية.
كل وحدة تنتهي بمكوّن يعمل داخل مشروعك النهائي
المنهج مرتب حسب دورة بناء النظام: قرار معماري، تشغيل، تسريع، معرفة، وكلاء، وسائط، حوكمة، ثم نشر.
01الوحدة 1: معمارية الذكاء الاصطناعي المحلي وتحديد المتطلبات
الوحدة 1: معمارية الذكاء الاصطناعي المحلي وتحديد المتطلبات
تتعلم كيف تحول الاحتياج التجاري إلى مواصفات تقنية واضحة، وتحدد هل الأنسب جهاز عمل قوي، سيرفر داخلي، أو بنية هجينة. نستخدم سيناريوهات فعلية لخدمة العملاء والبحث والتحليل وصناعة المحتوى.
الموضوعات
- فهم الفرق بين السحابة والاستضافة المحلية والهجينة
- اختيار النموذج حسب الاستخدام والدقة والتكلفة
- حساب احتياجات RAM وVRAM والتخزين والتزامن
Model sizing sheets, Hugging Face model cards, GPU/CPU capacity planner
وثيقة Architecture Decision Record وخطة موارد قابلة للتنفيذ.
02الوحدة 2: تشغيل النماذج محلياً باستخدام Ollama وواجهات الإدارة
الوحدة 2: تشغيل النماذج محلياً باستخدام Ollama وواجهات الإدارة
من التثبيت إلى أول خدمة داخلية حقيقية. ستشغل نماذج متعددة، تضبط شخصيتها وقواعدها، وتوفرها للمستخدمين من خلال واجهة آمنة بدل التعامل المباشر مع الأوامر.
الموضوعات
- تثبيت Ollama وتشغيل عائلات Llama وQwen وDeepSeek
- إدارة النماذج والإصدارات والـ Modelfiles
- بناء واجهة استخدام داخلية للفريق
Ollama, Open WebUI, LM Studio, Docker
بوابة ذكاء اصطناعي محلية متعددة المستخدمين تعمل داخل الشبكة.
03الوحدة 3: تسريع الاستدلال والضغط والنشر الاحترافي
الوحدة 3: تسريع الاستدلال والضغط والنشر الاحترافي
تتعلم كيف تحصل على أفضل أداء من العتاد المتاح دون التضحية غير المحسوبة بالجودة، وكيف تبني خدمة inference تتحمل استخدام فريق كامل مع مراقبة الذاكرة وزمن الاستجابة.
الموضوعات
- Quantization واختيار صيغ GGUF المناسبة
- تشغيل vLLM وllama.cpp وتحسين الـ throughput
- إدارة التزامن والـ caching وحدود الموارد
vLLM, llama.cpp, GGUF, NVIDIA Container Toolkit, Docker Compose
خدمة API محلية محسنة مع تقرير أداء ومقارنة قبل/بعد.
04الوحدة 4: الدماغ المؤسسي الخاص باستخدام RAG
الوحدة 4: الدماغ المؤسسي الخاص باستخدام RAG
تبني مساعداً يجيب من سياسات الشركة وعقودها وأدلتها الداخلية مع إظهار المصدر، وتتعلم قياس جودة الاسترجاع وحماية الوثائق حسب صلاحيات المستخدم.
الموضوعات
- تجهيز الوثائق وتقسيمها وفهرستها
- Embeddings وقواعد البيانات المتجهية
- الاستشهاد بالمصادر وتقليل الهلوسة
LlamaIndex, LangChain, Qdrant/ChromaDB, local embeddings
مساعد معرفة خاص موثق بالمصادر وقابل للاختبار.
05الوحدة 5: الوكلاء المحليون وربط الأدوات والأنظمة
الوحدة 5: الوكلاء المحليون وربط الأدوات والأنظمة
تنتقل من نموذج يكتب نصاً إلى موظف رقمي ينفذ مهمة مركبة ضمن حدود واضحة، مع سجلات تدقيق ونقاط موافقة بشرية تمنع القرارات غير المرغوبة.
الموضوعات
- بناء Agent يستخدم أدوات وقواعد عمل محددة
- ربط قواعد البيانات والـ CRM والملفات الداخلية
- حدود الصلاحية والموافقة البشرية قبل التنفيذ
LangGraph, CrewAI, MCP, n8n, REST APIs
وكيل محلي ينفذ مسار عمل حقيقي مع Human-in-the-Loop.
06الوحدة 6: الصوت والصورة والتوليد المرئي المفتوح
الوحدة 6: الصوت والصورة والتوليد المرئي المفتوح
تتعلم تصميم Pipeline متعدد الوسائط يحول الاجتماعات أو التسجيلات إلى معرفة قابلة للبحث، وينتج أصولاً بصرية داخل بيئة خاصة تحافظ على البيانات والهوية.
الموضوعات
- تحويل الصوت إلى نص وتشغيل نماذج Whisper محلياً
- بناء مسارات ComfyUI للصور
- ربط المخرجات متعددة الوسائط بمنظومة العمل
Whisper, ComfyUI, Stable Diffusion/Flux workflows, FFmpeg
مسار متعدد الوسائط يعمل محلياً من الإدخال حتى الأرشفة والإخراج.
07الوحدة 7: الأمان والحوكمة والمراقبة التشغيلية
الوحدة 7: الأمان والحوكمة والمراقبة التشغيلية
تبني طبقة تشغيل مسؤولة تمنع تسرب المفاتيح والوثائق، وتراقب جودة الإجابات والأداء، وتحدد آلية واضحة لتحديث النماذج والرجوع لإصدار سابق عند الحاجة.
الموضوعات
- صلاحيات الوصول وعزل البيانات والأسرار
- Logs وMonitoring وقياس الجودة والتكلفة
- سياسات الاستخدام والنسخ الاحتياطي والتحديث
Reverse proxy, access controls, Langfuse/OpenTelemetry, backup policies
حزمة Governance & Operations جاهزة للتطبيق داخل المؤسسة.
08الوحدة 8: مشروع التخرج — منصة AI خاصة قابلة للنشر
الوحدة 8: مشروع التخرج — منصة AI خاصة قابلة للنشر
تجمع كل المكونات في منتج واحد يحل حالة استخدام محددة: مساعد معرفة، مركز دعم، محلل وثائق، أو وكيل عمليات. يتم تقييمه بناءً على القيمة، الخصوصية، الاعتمادية وسهولة التشغيل.
الموضوعات
- دمج النموذج والـ RAG والواجهة والصلاحيات
- اختبارات القبول والأداء والأمان
- خطة النشر والتسليم والتوسع
Docker Compose, CI/CD, private registry, deployment checklist
منصة ذكاء اصطناعي محلية موثقة + عرض معماري + خطة تشغيل 90 يوماً.
الاعتماد الكامل على خدمات خارجية
- تكلفة متغيرة حسب الاستخدام والـ Tokens.
- قيود على مكان معالجة البيانات والتخصيص.
- اعتماد تشغيلي على مزود واحد أو أكثر.
بنية تختار أنت حدودها ومكان بياناتها
- تشغيل محلي للحالات الحساسة أو كثيفة الاستخدام.
- إمكانية الدمج الهجين بدلاً من قرار كل شيء أو لا شيء.
- حوكمة ومراقبة وتوثيق داخل دورة التشغيل.
تتخرج بمنصة خاصة قابلة للعرض والتسليم والتطوير
تختار حالة استخدام واحدة، تبنيها نهاية إلى نهاية، وتوثق المعمارية والتشغيل والأمان وخطة التوسع. ليس المطلوب مجرد تشغيل نموذج على جهازك.
ناقش جاهزيتك التقنية مع القبول
إدارة القبول والتسجيل المباشر
قرارك اليوم يحدد موقعك في السوق غداً
معايير الانضمام
ملاحظة هامة: نفضل انضمام أصحاب الخبرة (سنة على الأقل) لضمان تحقيق عائد مباشر وسريع على أعمالهم.
الابتكار والتميز
فرصة استثمارية: أفضل المشاريع تحصل على دعم تسويقي وتقني لتحويلها لمشاريع ربحية.