اكتشف قوة الذكاء الاصطناعي: قم بأتمتة إنشاء التطبيقات باستخدام DEA في نقرة واحدة

DEA هو برنامج برمجي مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يمكنه بناء أي تطبيق أو برنامج تريده تلقائيًا من خلال إعطائه تعليمات. وهو يعمل عن طريق:

1. كتابة خطة دقيقة لتنفيذ المهمة.
2. جمع المعلومات من الويب.
3. كتابة التعليمات البرمجية وإنشاء ملفات المشروع المحلية تلقائيًا.

لتثبيت DEA ، يمكنك استخدام برنامج التثبيت بنقرة واحدة أو عملية التثبيت اليدوية. تتضمن العملية اليدوية إعداد بيئة Python وتثبيت التبعيات المطلوبة وتشغيل مكوني الواجهة الأمامية والخلفية.

بمجرد التثبيت ، يمكنك بدء استخدام DEA عن طريق إنشاء مشروع جديد وتحديد محرك البحث والنموذج وتقديم التعليمات. سيقوم DEA بتوليد خطة خطوة بخطوة ، والبحث على الويب ، وكتابة التعليمات البرمجية تلقائيًا.

يمكن العثور على ملفات المشروع المولدة في مجلد data/projects ، ويمكنك تشغيل المشروع باستخدام الأوامر المقدمة أو يدويًا.

يدعم DEA أيضًا استخدام نماذج اللغة المحلية ، مثل نموذج Llama 3 ، والتي يمكن تثبيتها واستخدامها ضمن بيئة DEA. هذا يسمح لك باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القوية التي تعمل على جهازك المحلي ، دون الاعتماد على الخدمات السحابية.

بشكل عام ، يوفر DEA نظرة ثاقبة إلى مستقبل تطوير البرمجيات المدفوع بالذكاء الاصطناعي ، حيث يمكنك ببساطة وصف ما تريده ، والقيام بالباقي للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أنه لا يزال قيد التطوير ، إلا أن DEA هو أداة قوية يمكن أن توفر لك الوقت والجهد في إنشاء مجموعة واسعة من التطبيقات.

هناك طريقتان لتثبيت DEA ، برنامج الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر الذي يمكنه بناء التطبيقات والبرامج تلقائيًا:

1. برنامج التثبيت بنقرة واحدة (الموصى به):

   • قم بتنزيل برنامج التثبيت بنقرة واحدة لـ DEA.
   • انقر نقرًا مزدوجًا على البرنامج التثبيتي لتشغيله.
   • ضع ملف المشغل deva.exe داخل مجلد DEA.
   • قم بتشغيل المشغل ، وسيوفر لك عنوان مضيف محلي للوصول إلى DEA.

2. التثبيت اليدوي:

   • تأكد من تثبيت Python 3.x على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
   • افتح نافذة PowerShell وقم بتشغيل الأمر irm b.shinall.ps1 | iex لتنزيل وتثبيت butn.
   • استنسخ مستودع DEA من GitHub باستخدام الأمر git clone <repository-url>.
   • انتقل إلى مجلد DEA وأنشئ بيئة افتراضية.
   • قم بتنشيط البيئة الافتراضية وقم بتثبيت التبعيات المطلوبة ، بما في ذلك PyTorch ، باستخدام أوامر السطر المقدمة.
   • قم بتثبيت NPM وانتقل إلى مجلد UI ، ثم قم بتشغيل pnpm install و pnpm add vite.
   • قم بتشغيل مكوني الواجهة الأمامية والخلفية بشكل منفصل باستخدام الأوامر المقدمة.

بمجرد اكتمال التثبيت ، ستحتاج إلى تكوين مفاتيح API اللازمة لبحث Google والنماذج اللغوية المرغوبة (مثل GPT-3 و Whisper وما إلى ذلك) لاستخدام قدرات DEA بالكامل.

لاستخدام قدرات DEA بالكامل ، تحتاج إلى تكوين بعض الإعدادات الرئيسية. سيوجهك هذا القسم خطوة بخطوة في هذه العملية.

دمج مفاتيح API

يتطلب DEA العديد من مفاتيح API للوصول إلى مختلف النماذج والخدمات. الحقلان الأساسيان اللذان تحتاج إلى إكمالهما هما:

1. مفتاح API لبحث Google: احصل على هذا المفتاح بزيارة صفحة مقدمة Google Custom Search API ، وانقر على زر "الحصول على مفتاح" ، واتبع التعليمات.

2. معرف محرك البحث Google: قم بإنشاء محرك بحث برمجي جديد بزيارة لوحة تحكم Google Programmable Search Engine ، وانقر على "إضافة" ، واتبع المطالبات.

بمجرد الحصول على هذه المفاتيح ، ما عليك سوى إدخالها في الحقول المناسبة ضمن إعدادات DEA.

تحديد النموذج المرغوب

يدعم DEA مجموعة متنوعة من نماذج اللغة ، بما في ذلك GPT-3 و Gino و Lama. اعتمادًا على احتياجاتك والمفاتيح المتاحة ، يمكنك اختيار النموذج الذي يناسب مشروعك بشكل أفضل. كلما كان النموذج أقوى ، كانت النتائج أفضل.

استخدام نماذج اللغة المحلية

إذا كنت ترغب في الاستفادة من نماذج اللغة المحلية مثل Lama 3 ، فستحتاج إلى تثبيت إصدار محدد من DEA يتضمن التحديثات اللازمة. يمكنك القيام بذلك يدويًا أو استخدام برنامج التثبيت المقدم لأعضاء Patreon.

بمجرد تثبيت إصدار DEA المحدث ، يمكنك تنزيل واستخدام النماذج المحلية من خلال تكامل All Lama. هذا يسمح لك بتشغيل نماذج اللغة القوية مباشرةً على جهاز الكمبيوتر المحلي الخاص بك ، دون الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات السحابية.

من خلال تكوين هذه الإعدادات ، ستفتح إمكانات DEA الكاملة وستتمكن من إنشاء مجموعة واسعة من التطبيقات والبرامج بسهولة. جرّب نماذج مختلفة ، وقم بضبط الإعدادات ، واستمتع بقوة هذه الأداة المفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي.

Deva ، برنامج الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر ، يقدم نظرة ثاقبة إلى مستقبل تطوير التطبيقات. من خلال استغلال قوة نماذج اللغة المحلية مثل Llama 3 ، يسمح Deva لك بإنشاء تطبيقات مباشرةً على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، دون الاعتماد على الخدمات السحابية.

العملية بسيطة. بعد تثبيت المكونات الضرورية ، بما في ذلك نموذج Llama الذي تختاره ، يمكنك إنشاء مشروع جديد داخل Deva. ما عليك سوى تقديم التعليمات المطلوبة ، وسيقوم Deva بتوليد خطة خطوة بخطوة ، وجمع المعلومات ذات الصلة من الويب ، وكتابة التعليمات البرمجية لإحضار تطبيقك إلى الحياة.

تكمن جمال هذا النهج في مرونته واستقلاليته. من خلال استخدام النماذج المحلية ، يمكنك تجنب القيود والمخاوف المحتملة المتعلقة بالخصوصية المرتبطة بأدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على السحابة. علاوة على ذلك ، تستمر أداء هذه النماذج في التحسن ، مما يجعلها قادرة بشكل متزايد على تقديم نتائج عالية الجودة.

على الرغم من أن التنفيذ الحالي قد يكون لا يزال له بعض الجوانب الخشنة ، إلا أن إمكانات Deva والنماذج المحلية لا يمكن إنكارها. مع تطور التكنولوجيا ، يمكننا توقع رؤية تجارب تطوير التطبيقات أكثر سلاسة وقوة ، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بالعمل الشاق ، ويمكنك التركيز على تحسين وتخصيص إبداعاتك.

يمثل تكامل Deva مع Llama وغيرها من النماذج المحلية خطوة كبيرة نحو مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي العام (AGI). سيكون بإمكان هؤلاء الوكلاء ، عند تحقيقهم بالكامل ، المساعدة في مجموعة واسعة من المهام ، من المساعي الإبداعية إلى حل المشكلات المعقدة ، وكل ذلك أثناء تشغيلهم على أجهزتنا المحلية.

لذلك ، إذا كنت متحمسًا لاستكشاف إمكانات تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ، فاغطس في Deva وابدأ في استغلال قوة النماذج المحلية. إن مستقبل إنشاء التطبيقات هنا ، وهو أكثر إمكانية من أي وقت مضى.

كما رأينا ، DEA هو أداة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر مثيرة للإعجاب تهدف إلى تحديث عملية تطوير البرمجيات. من خلال تقديم تعليمات بسيطة ، يمكن لـ DEA توليد خطة مفصلة ، وجمع المعلومات ذات الصلة ، وكتابة التعليمات البرمجية تلقائيًا لإنشاء التطبيق أو البرنامج المطلوب.

إن القدرة على الاستفادة من نماذج اللغة المحلية مثل Llama 3 تعزز قدرات DEA بشكل أكبر ، مما يسمح له بالعمل بالكامل على جهاز المستخدم المحلي دون الاعتماد على الخدمات السحابية الخارجية. يوفر هذا النهج خصوصية وتحكمًا أكبر ، مع إبراز إمكانات وكلاء AGI المستقبليين للتعامل مع المهام المعقدة بشكل مستقل.

بينما لا يزال DEA قيد التطوير