jan

يناير - مساعد الذكاء الاصطناعي المحلي

البدء - المستندات - سجل التغيير - تقارير الأخطاء - Discord

️ جان قيد التطوير حاليًا : توقع التغييرات والأخطاء العاجلة!

Jan هو بديل ChatGPT الذي يعمل بنسبة 100% دون الاتصال بالإنترنت على جهازك. هدفنا هو أن نسهل على الشخص العادي تنزيل LLMs وتشغيلها واستخدام الذكاء الاصطناعي مع التحكم الكامل والخصوصية .

يتم تشغيل Jan بواسطة Cortex، وهو محرك الذكاء الاصطناعي المحلي القابل للتضمين والذي يعمل على أي جهاز. من أجهزة الكمبيوتر الشخصية إلى مجموعات وحدات معالجة الرسومات المتعددة، يدعم Jan & Cortex البنى العالمية:

• وحدات معالجة الرسومات NVIDIA (سريعة)
• سلسلة أبل M (سريعة)
• أبل إنتل
• لينكس ديبيان
• ويندوز x64

سمات:

• مكتبة نموذجية تحتوي على شهادات LLM مشهورة مثل Llama أو Gemma أو Mistral أو Qwen
• اتصل بواجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي عن بعد مثل Groq وOpenRouter
• خادم واجهة برمجة التطبيقات المحلي مع واجهة برمجة التطبيقات المكافئة لـ OpenAI
• ملحقات لتخصيص يناير

تحميل

نوع الإصدار	ويندوز	ماك		لينكس
ثابت (مستحسن)	jan.exe	إنتل	م1/م2/م3/م4	jan.deb	jan.AppImage
بيتا (معاينة)	jan.exe	إنتل	م1/م2/م3/م4	jan.deb	jan.AppImage
التصميم الليلي (تجريبي)	jan.exe	إنتل	م1/م2/م3/م4	jan.deb	jan.AppImage

قم بتنزيل أحدث إصدار من Jan على https://jan.ai/ أو قم بزيارة إصدارات GitHub لتنزيل أي إصدار سابق.

تجريبي

Jan.Demo.README.mp4

فيديو في الوقت الفعلي: الإصدار 0.5.7 من يناير على جهاز Mac M2، وSonoma 14.2 سعة 16 جيجابايت

روابط سريعة

يناير

• موقع جان
• جان جيثب
• التوثيق
• جان التغيير
• مدونة جان

Cortex.cpp

يتم تشغيل جان بواسطة Cortex.cpp . إنها واجهة سطر أوامر C++ (CLI) مصممة كبديل لـ Ollama. افتراضيًا، يعمل على محرك llama.cpp ولكنه يدعم أيضًا محركات أخرى، بما في ذلك ONNX وTensorRT-LLM، مما يجعله منصة متعددة المحركات.

• موقع كورتيكس
• القشرة جيثب
• التوثيق
• مكتبة النماذج
• مرجع API: قيد التطوير

متطلبات تشغيل يناير

• نظام التشغيل MacOS : 13 أو أعلى
• ويندوز :
  • ويندوز 10 أو أعلى
  • لتمكين دعم GPU:
    • Nvidia GPU مع CUDA Toolkit 11.7 أو أعلى
    • برنامج تشغيل Nvidia 470.63.01 أو أعلى
• لينكس :
  • glibc 2.27 أو أعلى (راجع ldd --version )
  • gcc 11، g++ 11، cpp 11 أو أعلى، راجع هذا الرابط لمزيد من المعلومات
  • لتمكين دعم GPU:
    • Nvidia GPU مع CUDA Toolkit 11.7 أو أعلى
    • برنامج تشغيل Nvidia 470.63.01 أو أعلى

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

بما أن جان في وضع التطوير، فقد تتعثر في بعض المشكلات الشائعة:

• استكشاف أخطاء البنية المكسورة وإصلاحها
• استكشاف أخطاء NVIDIA GPU وإصلاحها
• استكشاف أخطاء شيء ما وإصلاحها

إذا لم تتمكن من العثور على ما تحتاجه في دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها، فلا تتردد في التواصل معنا للحصول على مساعدة إضافية:

1. انسخ سجلات الأخطاء ومواصفات الجهاز.
2. انتقل إلى Discord الخاص بنا وأرسله إلى #?|قناة الحصول على المساعدة لمزيد من الدعم.

تحقق من السجلات للتأكد من أن المعلومات هي ما تنوي إرساله. لاحظ أننا نحتفظ بسجلاتك لمدة 24 ساعة فقط، لذا قم بالإبلاغ عن أي مشكلات على الفور.

المساهمة

المساهمات هي موضع ترحيب! الرجاء قراءة الملف CONTRIBUTING.md

المتطلبات المسبقة

• العقدة >= 20.0.0
• غزل >= 1.22.0
• جعل> = 3.81

تعليمات

1. استنساخ المستودع وإعداد:

   git clone https://github.com/janhq/jan
   cd jan
   git checkout -b DESIRED_BRANCH

2. قم بتشغيل التطوير واستخدم Jan Desktop

   make dev

سيؤدي هذا إلى بدء تشغيل خادم التطوير وفتح تطبيق سطح المكتب.

لبناء الإنتاج

 # Do steps 1 and 2 in the previous section
# Build the app
make build

سيؤدي هذا إلى إنشاء تطبيق MacOS m1/m2 للإنتاج (مع توقيع الكود بالفعل) ووضع النتيجة في مجلد dist .

شكر وتقدير

يعتمد جان على مشاريع أخرى مفتوحة المصدر:

• llama.cpp
• لانجشين
• TensorRT
• TensorRT-LLM

اتصال

• الأخطاء والطلبات: قم بتقديم تذكرة GitHub
• للمناقشة: انضم إلى Discord هنا
• للاستفسارات التجارية: أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى [email protected]
• للوظائف: يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى [email protected]

الثقة والسلامة

حذار من عمليات الاحتيال!

• لن نطلب معلوماتك الشخصية أبدًا.
• منتجنا مجاني تمامًا؛ لا توجد نسخة مدفوعة.
• ليس لدينا رمز مميز أو ICO.
• نحن شركة ذات إمكانيات تمهيدية، وليس لدينا أي مستثمرين خارجيين ( حتى الآن ). نحن منفتحون على استكشاف الفرص مع الشركاء الاستراتيجيين الذين يرغبون في معالجة مهمتنا معًا.

رخصة

Jan مجاني ومفتوح المصدر، بموجب ترخيص AGPLv3 .