Spaces:
Running
Running
File size: 8,788 Bytes
ab4e093 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 |
# دليل التثبيت | Installation Guide
## 🚀 التثبيت السريع | Quick Installation
### المتطلبات الأساسية | Prerequisites
- **Python 3.9+** (يُفضل 3.10)
- **4GB RAM** (يُفضل 16GB)
- **10GB مساحة قرص** (يُفضل 50GB)
- **اتصال إنترنت** لتحميل النماذج
### الطريقة 1: التثبيت التلقائي | Method 1: Automatic Installation
```bash
# تحميل المشروع
git clone https://github.com/your-repo/ai-knowledge-distillation.git
cd ai-knowledge-distillation
# تشغيل سكريبت التثبيت
chmod +x start.sh
./start.sh
```
### الطريقة 2: التثبيت اليدوي | Method 2: Manual Installation
```bash
# 1. إنشاء بيئة افتراضية
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# أو
venv\Scripts\activate # Windows
# 2. تحديث pip
pip install --upgrade pip
# 3. تثبيت التبعيات
pip install -r requirements.txt
# 4. إنشاء المجلدات المطلوبة
mkdir -p cache/datasets cache/transformers database logs models backups
# 5. نسخ ملف البيئة
cp .env.example .env
# 6. تشغيل التطبيق
python run_optimized.py
```
## 🔧 التكوين المتقدم | Advanced Configuration
### إعداد متغيرات البيئة | Environment Setup
```bash
# نسخ ملف البيئة
cp .env.example .env
# تحرير الإعدادات
nano .env # أو محرر النصوص المفضل لديك
```
**الإعدادات المهمة | Important Settings:**
```bash
# رمز Hugging Face (مطلوب للنماذج الخاصة)
HF_TOKEN=your_token_here
# تحسين المعالج
OMP_NUM_THREADS=8
MKL_NUM_THREADS=8
# إدارة الذاكرة
MAX_MEMORY_GB=14.0
CHUNK_SIZE_MB=500.0
# تعطيل GPU (للتدريب على CPU فقط)
CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
```
### تحسين الأداء | Performance Optimization
#### للأنظمة ذات الذاكرة المحدودة | For Limited Memory Systems
```bash
# تقليل استهلاك الذاكرة
export MAX_MEMORY_GB=6.0
export CHUNK_SIZE_MB=250.0
export BATCH_SIZE=2
```
#### لمعالجات Intel | For Intel CPUs
```bash
# تثبيت تحسينات Intel
pip install intel-extension-for-pytorch
pip install mkl
# تفعيل التحسينات
export USE_INTEL_EXTENSION=true
export MKL_NUM_THREADS=8
```
## 🐳 التثبيت باستخدام Docker | Docker Installation
### بناء الصورة | Build Image
```bash
# بناء الصورة المحسنة
docker build -f Dockerfile.optimized -t ai-distillation:latest .
# أو استخدام الصورة العادية
docker build -t ai-distillation:standard .
```
### تشغيل الحاوية | Run Container
```bash
# تشغيل مع متغيرات البيئة
docker run -d \
--name ai-distillation \
-p 8000:8000 \
--env-file .env \
-v $(pwd)/models:/app/models \
-v $(pwd)/cache:/app/cache \
ai-distillation:latest
# فحص السجلات
docker logs ai-distillation
# دخول الحاوية
docker exec -it ai-distillation /bin/bash
```
### Docker Compose
```yaml
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
ai-distillation:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile.optimized
ports:
- "8000:8000"
env_file:
- .env
volumes:
- ./models:/app/models
- ./cache:/app/cache
- ./database:/app/database
restart: unless-stopped
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
```
```bash
# تشغيل مع Docker Compose
docker-compose up -d
# إيقاف الخدمة
docker-compose down
```
## 🏥 تثبيت المكونات الطبية | Medical Components Installation
### مكتبات DICOM | DICOM Libraries
```bash
# تثبيت مكتبات معالجة DICOM
pip install pydicom SimpleITK nibabel
# مكتبات إضافية للصور الطبية
pip install monai scikit-image imageio
```
### قواعد البيانات الطبية | Medical Datasets
```bash
# تحضير مجلدات البيانات الطبية
mkdir -p cache/medical_datasets
# تعيين متغيرات البيئة
export MEDICAL_DATASETS_CACHE=./cache/medical_datasets
export DICOM_MEMORY_LIMIT_MB=1000
```
## 🔐 إعداد الأمان | Security Setup
### تشفير الرموز المميزة | Token Encryption
```bash
# سيتم إنشاء مفتاح التشفير تلقائياً عند أول تشغيل
# The encryption key will be created automatically on first run
# للتحقق من وجود المفتاح
ls -la .token_key
# لإعادة إنشاء المفتاح (سيحذف الرموز الموجودة)
rm .token_key
python -c "from src.core.token_manager import TokenManager; TokenManager()"
```
### إعدادات الجدار الناري | Firewall Settings
```bash
# السماح للمنفذ 8000
sudo ufw allow 8000
# أو للوصول المحلي فقط
sudo ufw allow from 127.0.0.1 to any port 8000
```
## 🧪 اختبار التثبيت | Testing Installation
### الاختبار الأساسي | Basic Test
```bash
# تشغيل فحص الاستيرادات
python fix_imports.py
# تشغيل النسخة المبسطة
python app_minimal.py
# في نافذة أخرى، اختبار الاتصال
curl http://localhost:8000/health
```
### اختبار الميزات | Feature Testing
```bash
# اختبار إدارة الذاكرة
curl http://localhost:8000/api/system/memory
# اختبار إدارة الرموز
curl http://localhost:8000/api/tokens
# اختبار البيانات الطبية
curl http://localhost:8000/api/medical-datasets
```
## 🔄 التحديث | Updates
### تحديث التبعيات | Update Dependencies
```bash
# تحديث pip
pip install --upgrade pip
# تحديث التبعيات
pip install --upgrade -r requirements.txt
# تحديث PyTorch (CPU)
pip install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
### تحديث التطبيق | Update Application
```bash
# سحب آخر التحديثات
git pull origin main
# تحديث التبعيات
pip install -r requirements.txt
# إعادة تشغيل التطبيق
./start.sh --skip-install
```
## 🐛 استكشاف أخطاء التثبيت | Installation Troubleshooting
### مشاكل شائعة | Common Issues
#### خطأ في تثبيت PyTorch | PyTorch Installation Error
```bash
# تثبيت PyTorch CPU صراحة
pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
#### خطأ في مكتبات النظام | System Libraries Error
```bash
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential python3-dev libffi-dev libssl-dev
# CentOS/RHEL
sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install python3-devel libffi-devel openssl-devel
# macOS
xcode-select --install
brew install openssl libffi
```
#### مشكلة الأذونات | Permissions Issue
```bash
# إصلاح أذونات الملفات
chmod +x start.sh
chmod +x run_optimized.py
# إصلاح أذونات المجلدات
chmod -R 755 src/ templates/ static/
```
### فحص التثبيت | Installation Verification
```bash
# فحص شامل للتثبيت
python -c "
import sys
print(f'Python: {sys.version}')
try:
import torch
print(f'PyTorch: {torch.__version__}')
except ImportError:
print('PyTorch: Not installed')
try:
import transformers
print(f'Transformers: {transformers.__version__}')
except ImportError:
print('Transformers: Not installed')
try:
import fastapi
print(f'FastAPI: {fastapi.__version__}')
except ImportError:
print('FastAPI: Not installed')
"
```
## 📚 الخطوات التالية | Next Steps
بعد التثبيت الناجح:
1. **قم بزيارة التطبيق:** http://localhost:8000
2. **أضف رمز Hugging Face:** http://localhost:8000/tokens
3. **استكشف البيانات الطبية:** http://localhost:8000/medical-datasets
4. **ابدأ أول تدريب:** اتبع الدليل في الواجهة الرئيسية
## 🆘 الحصول على المساعدة | Getting Help
إذا واجهت مشاكل في التثبيت:
1. **راجع دليل استكشاف الأخطاء:** TROUBLESHOOTING.md
2. **تحقق من السجلات:** `tail -f logs/app.log`
3. **استخدم النسخة المبسطة:** `python app_minimal.py`
4. **اجمع معلومات التصحيح:** `curl http://localhost:8000/debug`
---
🎉 **مبروك!** أنت الآن جاهز لاستخدام منصة تقطير المعرفة للذكاء الاصطناعي!
|