دليل إعداد Ollama لـ Verity Mod

دليل إعداد Ollama لـ Verity Mod — تثبيت Ollama، تحميل الموديل المناسب، وإعداد الاتصال لـ Verity JE. كل شي تحتاجه عشان الذكاء الاصطناعي يشتغل.

ليش تحتاج Ollama

Verity يدعم وضعين للذكاء الاصطناعي: سحابي (Groq/OpenRouter) ومحلي (Ollama). هذا الدليل يغطي الوضع المحلي، اللي يعطيك:

محادثاتك ما تطلع من جهازك
يشتغل بدون إنترنت بعد ما تحمل الموديل
ما في حدود استخدام
مجاني بالكامل
تقدر تستخدم أي LLM متوافق تبيه

تفضل الوضع السحابي؟ Verity يدعم كمان Groq API وOpenRouter للذكاء الاصطناعي السحابي. هذي تحتاج مفتاح API بس تقدم ردود أسرع بدون متطلبات أجهزة محلية. شيك على الأسئلة الشائعة لمزيد من التفاصيل عن اختيار بين السحابي والمحلي.

متطلبات النظام

الحد الأدنى

RAM: 8GB (16GB لو تبي أداء كويس)
تخزين: 5GB مجاني لملفات الموديل
CPU: معالج حديث متعدد النوى (Intel i5/AMD Ryzen 5 أو أفضل)
نظام التشغيل: Windows 10+، macOS 12+، أو Linux (Ubuntu 20.04+)

اللي فعلاً تبيّه

RAM: 16GB+
GPU: NVIDIA مع 4GB+ VRAM (يحدث فرق كبير في السرعة)
تخزين: SSD لتحميل موديل أسرع
CPU: Intel i7/AMD Ryzen 7 أو أفضل

ما عندك GPU مخصص؟ نصيحة Varmite: تخطى الوضع المحلي واستخدم Groq أو OpenRouter بدلاً منه. الذكاء الاصطناعي المحلي بدون GPU مخصص بيكون بطيء ومزعج.

الخطوة 1: تثبيت Ollama

Windows

حمّل Ollama من https://ollama.com/download
شغّل المثبت (OllamaSetup.exe)
اتبع معالج التثبيت
Ollama بيشتغل تلقائياً

تأكد إنه شغال:

ollama --version

macOS

حمّل من https://ollama.com/download
افتح ملف .dmg
اسحب Ollama لمجلد Applications
شغّل Ollama من Applications

تأكد إنه شغال:

ollama --version

Linux

Ubuntu/Debian:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

تأكد إنه شغال:

ollama --version

الخطوة 2: تحميل موديل ذكاء اصطناعي

الموديلات الموصى بها لـVerity

الموديل	الحجم	السرعة	الجودة	مناسب لـ
qwen2.5:0.5b	~350 MB	سريع جداً	أساسي	أي GPU، أقل مواصفات
qwen2.5:1.5b	~900 MB	سريع	جيد	أجهزة ضعيفة (اختيار Varmite)
llama3.2:3b	2.0 GB	سريع	جيد	أجهزة ضعيفة
qwen2.5:8b	~4.5 GB	متوسط	أفضل	متوازن - أذكى، بس أبطأ
llama3.1:8b	4.7 GB	متوسط	أفضل	أداء متوازن
mistral:7b	4.1 GB	متوسط	جيد	استخدام عام
codellama:7b	3.8 GB	متوسط	جيد	ردود تقنية
llama3.1:70b	40 GB	بطيء	الأفضل	أجهزة قوية

كل موديلات Qwen 2.5 تشتغل كويس مع Verity — تقدر تبدل الأحجام حسب جهازك.

حمّل أول موديل

لمعظم المستخدمين (متوازن):

ollama pull llama3.1:8b

للأجهزة الضعيفة (توصية Varmite):

ollama pull qwen2.5:1.5b

فقط 900MB، يشتغل على معظم كروت RTX، وسريع كفاية للدردشة الفورية. نسخة 0.5B أصغر لو تحتاجها.

للأجهزة الضعيفة (بديل):

ollama pull llama3.2:3b

للأجهزة القوية:

ollama pull qwen2.5:8b

أذكى بكثير من 1.5B، بس يحتاج أجهزة أفضل ويرد أبطأ.

شيك شو حملت:

ollama list

مفروض تشوف موديلك في القائمة.

الخطوة 3: تهيئة Verity لاستخدام Ollama

لقّى تكوين المود

افتح Minecraft
حمّل عالم مع Verity مثبت
اضغط Esc لفتح القائمة
روح Mods → Verity Mod → Config
تأكد إن “Use Ollama” مفعّل - هذا إلزامي. بدونه، المود ما بيتصل بـOllama المحلي

إعدادات التكوين

في إعدادات الذكاء الاصطناعي للمود، اختر Ollama كمزوّد واكتب اسم الموديل بالضبط مثل ما حمّلته — تحقق منه بـ ollama list (مثل llama3.1:8b؛ llama3.1 وحدها ما تكفي). عنوان Ollama يبقى على الافتراضي (http://localhost:11434).

باقي خيارات المود (Day Count وTrue Darkness وغيرها) تتحكم بسلوك Verity مو بالاتصال بالذكاء الاصطناعي: تغطيها دليل حل المشاكل.

Windows

Ollama المفروض يشتغل تلقائياً. لو ما اشتغل:

ollama serve

خلّي الطرفية مفتوحة وانت تلعب.

macOS

Ollama يشتغل كخدمة خلفية. شيك إذا كان شغال:

curl http://localhost:11434/api/tags

مفروض يرجع JSON بموديلاتك.

Linux

شغّل خدمة Ollama:

# شغّل الخدمة
systemctl start ollama

# فعّل البدء التلقائي
systemctl enable ollama

# شيك إذا كانت شغالة
systemctl status ollama

الخطوة 5: اختبار الاتصال

تأكد إن Ollama شغال

curl http://localhost:11434/api/tags

الرد المتوقع:

{
  "models": [
    {
      "name": "llama3.1:8b",
      "size": 4700000000,
      "digest": "..."
    }
  ]
}

اختبر الموديل مباشرة

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Hello, how are you?",
  "stream": false
}'

مفروض يرجع رد ذكاء اصطناعي بصيغة JSON.

اختبر في Minecraft

شغّل Minecraft مع مود Verity
حمّل عالم
امشي لكن Verity
قل مرحباً لـ Verity (اضغط زر الكلام أو استخدم الإدخال الصوتي)
مفروض يطلع رد من Ollama

تحسين الأداء

تسريع GPU (NVIDIA)

لو عندك NVIDIA GPU، Ollama بيستخدمه تلقائياً. شيك إذا كان يشتغل:

nvidia-smi

مفروض تشوف عملية ollama تستخدم ذاكرة GPU.

الأداء الفعلي: Varmite اختبر Ollama + Verity مع Qwen 2.5 1.5B واللعبة اشتغلت بسلاسة والـ GPU بالكاد مستخدم. الذكاء الاصطناعي المحلي ما يضر أداء لعبتك — حتى مع موديل صغير يشتغل جنب Minecraft.

فرض استخدام GPU

لو Ollama ما يستخدم GPU:

# Linux/macOS

# Windows PowerShell
ollama serve

تحسين للأجهزة الضعيفة

استخدم موديل أصغر:

ollama pull llama3.2:3b

قلّل حجم السياق:

أقفل التطبيقات الخلفية:

متصفحات الإنترنت (خصوصاً Chrome)
مشغلات فيديو
ألعاب ثانية

تحسين للأجهزة القوية

استخدم موديل أكبر:

ollama pull llama3.1:70b

زد حجم السياق:

فعّل البث:

استكشاف أخطاء Ollama

خطأ: “Connection refused”

Ollama مش شغال. شغّله:

# شغّل Ollama
ollama serve

# أو في Linux
systemctl start ollama

خطأ: “Model not found”

اسم الموديل مش مطابق. شيك شو عندك:

# اعرض موديلاتك
ollama list

# حدّث التكوين بالاسم بالضبط
# مثال: llama3.1:8b (مش llama3.1 أو llama3)

خطأ: “Timeout”

الموديل ثقيل أو جهازك بطيء. جرب:

استخدم موديل أصغر: ollama pull llama3.2:3b
أقفل التطبيقات الخلفية
أعطِ Minecraft RAM أكثر

مشكلة: Verity يتكلم صيني (أو لغات ثانية غير متوقعة)

موديلات صغيرة مثل Qwen 2.5 1.5B أحياناً تبدل للصينية أو لغات ثانية بالوسط. هذي حاجة معروفة في الموديلات الصغيرة — متعددة اللغات بس ما دايم تبقى على الإنجليزية.

الحلول:

قلّ لـVerity يرجع: بس قل “speak English” وغالباً بيرجع
جرب موديل ثاني — الموديلات الأكبر (8B+) تميل للبقاء بالإنجليزية أفضل
أعد تشغيل Ollama والعالم
لو الإنجليزي مهم لك، فكر في استخدام الوضع السحابي (Groq/OpenRouter) بدلاً منه

هذي مش bug — بس كيف الموديلات الصغيرة تتصرف. الذكاء الاصطناعي غير متوقع، خصوصاً في المستوى المنخفض.

مشكلة: ردود بطيئة جداً

يشتغل على CPU بدل GPU. الحل:

شيك GPU: nvidia-smi (مفروض يعرض عملية ollama)
حدّث تعريفات GPU
استخدم موديل أصغر

مشكلة: نفدت الذاكرة

الموديل ما يتسع في RAM. جرب:

استخدم موديل أصغر
أقفل التطبيقات الخلفية
زد مساحة swap (Linux)
رقّي RAM

تكوين متقدم

موديلات مخصصة

أنشئ موديل مخصص بشخصية معينة:

# أنشئ Modelfile
cat > VerityCustom <<EOF
FROM llama3.1:8b
SYSTEM "You are Verity, a helpful AI companion in Minecraft. Keep responses brief and friendly."
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 2048
EOF

# ابنِ الموديل المخصص
ollama create verity-custom -f VerityCustom

# استخدم في Minecraft
# حط "verity-custom" اسم الموديل بإعدادات الذكاء الاصطناعي بالمود

موديلات متعددة

بدّل بين الموديلات بسهولة:

# حمّل موديلات متعددة
ollama pull llama3.1:8b
ollama pull mistral:7b
ollama pull codellama:7b

# اعرض كل الموديلات
ollama list

# بدّل في تكوين Minecraft
# بس غيّر اسم الموديل بإعدادات الذكاء الاصطناعي

LiteLLM Proxy (متقدم)

معظم المستخدمين ما يحتاجون هذا. تخطى هالقسم لو بس تبي Verity يشتغل مع Ollama مباشرة.

LiteLLM هو proxy بايثون يقعد بين مود Verity وOllama. يقدر يوجه الطلبات لخلفيات مختلفة أو يضيف معالجة إضافية. إعداد Varmite يستخدمه، بس اختياري.

الإعداد (لو تبيه):

# ثبّت Python 3.12 أول (الفيديو يوصي بهالإصدار)
# ثم ثبّت LiteLLM
pip install litellm

# شغّل الـproxy يشير لموديل Ollama
litellm --model ollama/qwen2.5:1.5b

الـproxy يشتغل على منفذ (يظهر في الطرفية). حدّث تكوين مود Verity يشير لهالمنفذ بدلاً من Ollama مباشرة. Ollama URL في المود لازم يطابق بالضبط شو LiteLLM يعرض.

ملاحظة: الفيديو يقول “Light LLM” — هذا LiteLLM (مكتبة بايثون).