Programmierung von Matlab

تحميل نموذج الذكاء الصناعي GLM-ASR Nano 2512, وحفظه في مسار محدد داخل جهاز الكمبيوتر, وكذلك حفظ جميع المكاتب التي يحتاجها التعامل مع النموذج, بحيث يمكن لاحقاً تثبيته مع جميع تلك المكاتب في أي جهاز كمبيوتر وبدون الحاجة لتحميلها من الانترنت لاحقا عند الرغبة بتشغيله على الجهاز او اي جهاز آخر Offl-Line Setup

قبل البدء, لابد أن يكون python مثبت على جهازك, وبالنسبة لي فأنا استخدام python 3.11 مع هذا النموذج, كما يجب التأكد عند تثبيت python أن تتم اضافته للمسار add to path وهذا الخيار يظهر أثناء التثبيت. للتأكد من نجاح إضافته لمسار بيئة العمل اكتب الأمر python في cmd وستظهر اصدارة python المثبتة إذا تم اضافتها للمسار.

GLM-ASR Nano 2512 هو نموذج ذكاء صناعي مفتوح وقابل للتعديل, يمكنه التعرف على الصوت وتحويل الصوت إلى نص, ويمكن تدريبه على أي لغة وربطه لاحقاً بأي نموذج آخر للحصول على نموذج يؤدي وظيفة أخرى, مثلاً الترجمة الفورية باللغة العربية.
النموذج هو النموذج الأصغر من عدة نماذج أنتجتها شركة ZhipuAI الصينية, وأهمها هو النموذج GLM 5.2 المجهز ب 30 مليار معامل, وبحجم 300GB ويحتاج لموارد ضخمة بالنسبة لي من حيث سعة GPU و سرعة المعالج وكذا ذاكرة الوصول العشوائي, وهناك نماذج أصغر تحتاج موارد أقل بكثير, ولكني فضلت التعامل مع نموذج GLM-ASR Nano-2512 كتجربة, وهو مجهز ب 1.5 مليار معامل ووظيفته كما ذكرنا هي التعرف الصوتي وتحويل الصوت إلى نص, وحجمه 4.5GB .

الهدف-1: تحميل النموذج:

1- افتح cmd بوضع المسؤول واكتب الأمر التالي ثم نفذه:

python -m pip install --upgrade pip

سيقوم هذا الأمر بتحديث pip لآخر اصدار متوفر.

اكتب الأوامر التالية ونفذها على التوالي:

pip install huggingface-hub

باستخدام هذه الآداة التي قمنا بتثبيتها سنقوم بتحميل النموذج من الموقع zai-org

2- باستخدام محرر النصوص Notepad افتح ملف جديد واكتب فيه الأوامر التالية, ثم احفظه كملف python (*.py), سنحفظ هذا الملف في المسار C:\MyScript, وهو مجلد قمنا بإنشاءه, ويمكنك اختيار اسمه ومساره كيفما تشاء مع اجراء التعديلات المناسبة على الأمر التالي الذي ستستدعي منه الملف, هنا سنسمي الملف download:

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", local_dir="E:\\GLM-ASR_Model")

في الأمر السابق حددنا مسار التحميل ليكون E:\GLM-ASR_Model, ويمكنك اختيار أي مسار و أي اسم لمجلد الحفظ تريد مع عمل التعديل المناسب على الأمر.

وهكذا يكون لدينا الملف download.py على المسار C:\MyScript.

من داخل cmd انتقل أولا للمجلد الذي يحوي على الملف, ثم قم باستدعائه وتنفيذ الأوامر التي يحتويها كملف python:

cd C:\MyScript

ثم

python download.py

سيبدأ التحميل إلى أن يكتمل ويبلغ مؤشر التحميل 100% , وبذلك نكون قد حملنا النموذج ويمكننا حفظه وتثبيته على أي جهاز.

الهدف-2: تحميل المكاتب اللازمة للتعامل مع نموذج GLM-ASR بدون الحاجة للانترنت, ليمكن تثبيتها في أي وقت أو في أي جهاز آخر دون الاتصال بالانترنت.

لتكوين حزمة متكاملة تضم النموذج والحزم التي نحتاجها سنحفظ هذه الحزم داخل مجلد, سنسميه هنا Lib, في نفس المسار الذي حملنا إليه سابقا النموذج, أي أن المسار سيكون كما يلي:

E:\GLM-ASR_Model\Lib

إذا لم يكن pip بالإصدار الأخير فالأفضل أن تقوم بتحديثه من داخل cmd:

python –m pip install –upgrade pip

1- أنشئ مجلد باسم Lib في المسار: E:\GLM-ASR_Model\Lib
2- أنشئ ملف نصي بأي عنوان, وليكن requirements.txt

اكتب داخل الملف requirements أسماء المكاتب المراد تحميلها:

torch
torchaudio
transformers
soundfile

احفظ الملف في أي موقع على جهاز الكمبيوتر, وليكن على المسار الذي حددناه لحفظ المكتبة:

E:\GLM-ASR_Model\Lib

ملاحظة: اذا استخدمت اسم آخر للملف النصي أو اخترت موقعاً آخر فلا تنسى التعديل داخل الأمر الذي ستنفذه في cmd وتستخدم الاسم والمسار الذي قمت بتحديده.

3- افتح cmd بوضع المسؤول Adminstrator , ثم اكتب الأمر التالي, والذي سيقوم بقراءة الملف requirements.txt (-r) ويحدد مسار التحميل (-d) ثم يبدأ تحميل المكاتب من الموقع https://download.pytorch.org.
وبتنفيذ الأمر لتبدأ عملية تحميل المكتبات للمسار المحدد:

pip download -r E:\GLM-ASR_Model\Lib\requirements.txt -d E:\GLM-ASR_Model\Lib --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu --only-binary :all:

أثناء تحميل الحزم :
1) سيقوم pip أولاً بحفظها في Temp قبل أن تظهر لاحقا بعد اكتمال التحميل داخل المجلد Lib المحدد في المسار المذكور.
2) قد تلاحظ بطئ بتحميل الحزمة torch على خلاف بقية الحزم, والسبب ناتج من خوادم PyTorch .

وبذلك يكون قد تم تحميل المكاتب. ونكون بذلك قد انشانا حصلنا على حزمة تطوير كاملة وقابلة للنقل دون الحاجة لاعادة التحميل والاتصال بالانترنت، وساشرح في منشور لاحق طريقة تثبيتها، وكذلك تجربة النموذج

بالتوفيق

لمن لم يتمكن من تحميل الكتاب على الرابط السابق في موقع Academia، هذا رابط جديد في مكتبة نور، يمكنكم تحميل الكتاب منه:

https://www.noor-book.com/%D9%83%D8%AA%D8%A8-gamal-alkirshi-pdf

كتاب "تطبيقات الحاسوب" يهدف إلى تقديم الأسس المستخدمة في التطبيقات العلمية والهندسية باستخدام لغة MatLab. تم تقسيم الكتاب إلى 16 فصل, في بابين, يركز الباب الأول على لغة MatLab ويتألف من 8 فصول, مرتبة كما يلي:
الباب الأول:- مقدمة في MatLab
الفصل الأول: أساسيات MatLab
الفصل الثاني: العمليات الحسابية الأساسية
الفصل الثالث: البيانات
الفصل الرابع: كتابة البرنامج
الفصل الخامس: عرض البيانات والنتائج (الرسم, الواقع الافتراضي, الواجهات التفاعلية GUI, والتطبيقات APPS ((*)
الفصل السادس: حل المعادلات باستخدام المتغيرات الرمزية (*)
الفصل السابع: البرمجة الشيئية OOP(*)
الفصل الثامن: الوسائط المتعددة (*)

وبعد استكمال الأسس البرمجية اللازمة ينتقل الكتاب إلى التطبيقات الرياضية متضمنا شرح الأساس النظري والعملي, باستخدام الوظائف السابق شرحها في الباب الأول. وتم يتألف الباب الثاني من 8 فصول, مرتبة بالشكل التالي:
الباب الثاني:-
الفصل التاسع: الإحصاء (*)
الفصل العاشر: المصفوفات والجبر الخطي (*)
الفصل الحادي عشر: التفاضل والتكامل العددي (*)
الفصل الثاني عشر: كثيرات الحدود والمتسلسلات (*)
الفصل الثالث عشر: الاستنباط والاستكمال والاستقراء Interpolation and Extrapolation (**)
الفصل الرابع عشر: المعادلات التفاضلية العادية (**)
الفصل الخامس عشر: متسلسلة وتحويل فورييه (**)
الفصل السادس عشر: مدخل إلى الذكاء الصناعي(*)

الكتاب مازال تحت الكتابة والإعداد, وتتضمن هذه المسودة الفصول الأربعة الأولى من الباب الأول, تم تمييزها أعلاه باللون الأزرق, كما تم الانتهاء من 3 فصول من الباب الثاني, لكن لا تتضمنها هذه المسودة. لكن بهدف استفادة الطالب العربي قررت نشر هذه المسودة المؤلفة من 322 صفحة, ليستفيد منها الطلبة والباحثين في تعلم أهم الأسس البرمجية باستخدام MatLab ريثما يتم استكمال الكتاب, تم مراجعة المسودة ولكنها قد تتضمن المزيد من المراجعات والإضافات في المستقبل قبل نشر الكتاب كاملا, لاسيما الفصل السادس عشر, حيث يصعب حصر مواضيعه في فصل واحد, وقد يتحول إلى باب ثالث منفرد بذاته.
وأخيراً, سيلاحظ القارئ بأن الكتاب يستخدم النسخة R2014a, ولكن كل ما سيذكر في الباب الأول يمكن تطبيقه على جميع الإصدارات التالية لهذه النسخة, وصولا إلى R2024a وحتى وقت كتابة هذه المقدمة, وأي تغيير سيطرأ سيتم الإشارة إليه عند إكمال الكتاب وإضافة ما يلزم.

رابط تحميل الكتاب:
https://www.academia.edu/144365239/%D9%85%D8%B3%D9%88%D8%AF%D8%A9_%D9%83%D8%AA%D8%A7%D8%A8_%D8%AA%D8%B7%D8%A8%D9%8A%D9%82%D8%A7%D8%AA_%D8%AD%D8%A7%D8%B3%D9%88%D8%A8_%D9%85%D9%82%D8%AF%D9%85%D8%A9_%D9%81%D9%8A_MatLab

تثبيت ملفات Help لاستخدامها مع الاصدارات الجديدة من MatLab:

www.academia.edu

3blue1brown
حساب يوتيوب متميز لشرح المواضيع العلمية والهندسية، انصح بزيارته.

3Blue1Brown My name is Grant Sanderson. Videos here cover a variety of topics in math, or adjacent fields like physics and CS, all with an emphasis on visualizing the core ideas. The goal is to use animation to help elucidate and motivate otherwise tricky topics, and for difficult problems to be made simple wit...

إنشاء شبكة عصبية تستخدم طريقة الإلتفاف Convolution Neural Network (CNN) ، باستخدام MatLab:
أولا: انشاء الشبكة بكتابة الاوامر في ملف M-File . كما يظهر في الكود المرفق (الصور 1،2).
ثانياً: باستخدام تطبيق تصميم الشبكات العصبية العميقة Deep Network Designer . كما يظهر في الصور المرفقة (3،4).

ملاحظة: المثال يقوم بانشاء شبكة للتعرف على الأرقام المكتوبة، وتم استخدام نفس الباراميترات في الحالتين

موقع رائع لتعلم الرياضيات وتطبيقاتها في المجالات المختلفة. انصح بالاطلاع عليه .

رابط الصفحة الرئيسية :
https://brilliant.org/

استيراد/تصدير البيانات من/إلى ملفات mat-Files

A Brief Summary About The Program Program's Name: Semitic to Arabic

By: Gamal Alkirshi

A Brief Summary About The Program Program's Name: Semitic to Arabic A Brief Summary About The Program Program's Name: Semitic to Arabic

Use this code to make a pumpkin in MATLAB! Show us your creations in the comments! ⬇️

% Pumpkin
[X,Y,Z]=sphere(200);
R=1-(1-mod(0:.1:20,2)).^2/12;
x=R.*X; y=R.*Y; z=Z.*R;
c=hypot(hypot(x,y),z)+randn(201)*.03;
surf(x,y,(.8+(0-(1:-.01:-1)'.^4)*.3).*z,c, 'FaceColor', 'interp', 'EdgeColor', 'none')
% Stem
s = [ 1.5 1 repelem(.7, 6) ] .* [ repmat([.1 .06],1,10) .1 ]';
[t, p] = meshgrid(0:pi/15:pi/2,0:pi/20:pi);
Xs = -(.4-cos(p).*s).*cos(t)+.4;
Zs = (.5-cos(p).*s).*sin(t) + .55;
Ys = -sin(p).*s;
surface(Xs,Ys,Zs,[],'FaceColor', ' #008000','EdgeColor','none');
% Style
colormap([1 .4 .1; 1 1 .7])
axis equal
box on
material([.6 1 .3])
lighting g
camlight

Want more? Access fall gourd codes with this link: http://spr.ly/6189MiXFf