Skip to content

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

54 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

مكتبة تكلفة الذكاء الاصطناعي · AI Cost Library

مكتبة علمية ثنائية اللغة، قائمة على الأدلة، لتوثيق وتقييم طرق تقليل تكلفة الذكاء الاصطناعي.

A bilingual, evidence-based scientific library and decision-support system for AI cost reduction methods.

License: MIT Version Language: Arabic + English No-Hype Policy PRs Welcome Citation

Dashboard


🎯 لماذا هذه المكتبة؟ | Why this library?

مع التوسع المتسارع في الـ LLMs والـ AI agents، أصبحت تكلفة الاستدلال والتدريب تحديًا حقيقيًا للشركات والمطورين. الإشكالية: هناك عشرات الطرق لتقليل التكلفة (تكميم، تجميع، توجيه، تخزين مؤقت...) لكن كل منها لها تنازلات (tradeoffs) لا يذكرها المسوّقون.

هذه المكتبة تجمع الطرق المعروفة، تصنّفها حسب قوة الدليل (وليس حسب حجم الضجيج التسويقي)، وتوضح متى تُستخدم ومتى تُتجنب.

المبدأ الحاكم: "عدم اليقين الصادق أفضل من يقين مُختلق." "Better an honest unknown than a fabricated certainty."NO_HYPE_POLICY.md


📊 ما الذي بداخلها؟ | What's inside?

📝 60 إدخال موثّق عبر 7 فئات كبرى 🔗 213 مصدر موثّق (Tier 1-3)
📘 40 تطبيقية (مُثبتة في إنتاج) 🧪 17 ناشئة (واعدة لكن غير مثبتة)
📐 3 نظرية (أساس علمي) 📚 58 مصطلح في المعجم العلمي
🧾 25 ادعاء مسجل مع مستويات ثقة 🛠️ 5 أدلة تطبيقية + 6 مقارنات تفصيلية

🚀 البدء السريع | Quick Start

للمستخدم الذي يبحث عن حل لمشكلة معينة

اذهب مباشرة إلى مصفوفة اتخاذ القرار — تجد سيناريو شبيه بمشكلتك والحلول الموصى بها.

للقارئ الذي يريد فهم صورة السوق

  1. اقرأ شجرة التصنيفات لفهم الهيكل العام
  2. تصفّح التصنيف العادل متعدد المعايير لمعرفة التقنيات الأعلى تقييمًا
  3. اطّلع على ترتيب التقنيات حسب نوع المستخدم (مطور فردي / شركة / باحث / مطور وكلاء)

للباحث الذي يريد التعمق

للمطور الذي يريد التطبيق

للأتمتة / الـ CI

# مزامنة بيانات JSON من شجرة Markdown
python3 scripts/sync_metadata.py

# توليد ملف التصنيف العادل RANKING.md
python3 scripts/generate_fair_ranking.py

# توليد لوحة القيادة assets/dashboard.svg
python3 scripts/generate_dashboard.py

السكربتات تعتمد على stdlib فقط — يمكن تشغيلها في أي بيئة Python 3.9+ بدون pip install.


🏗️ التصنيف الجديد (v2.0)

يُبنى التصنيف على أربع طبقات مُثبتة علميًا في أدبيات تكاليف AI، مع بُعدين إضافيين للتحديات الحديثة (الوكلاء + الحوكمة المالية):

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  7. اقتصاديات السوق    6. الحوكمة المالية 🆕           │
│  (سياق + أسعار)        (تحكم + مراقبة)                │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  5. اقتصاديات الوكلاء 🆕                              │
│  (5-30× مضاعف التوكن — التحدي الأكبر في 2026)         │
├───────────┬───────────┬────────────────────────────────┤
│ 1. النموذج│ 2. التشغيل│ 3. التدريب                     │
│ (ماذا؟)  │ (كيف؟)   │ (كيف نبنيه؟)                  │
├───────────┴───────────┴────────────────────────────────┤
│  4. البنية التحتية والعتاد                              │
│  (GPU, TPU, سحابي vs محلي, طاقة)                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
# الفئة الوصف الإدخالات الوفر النموذجي
1 تحسين النموذج تكميم، ضغط، اختيار، بنية 19 30-75%
2 تحسين التشغيل تجميع، ذاكرة، تخزين، محركات 14 40-80%
3 تحسين التدريب LoRA, QLoRA, موزّع 3 متغير
4 البنية التحتية مسرّعات، نشر، طاقة 8 40-65%
5 اقتصاديات الوكلاء مضاعف التوكن، سلاسل، RAG 5 حرج
6 الحوكمة المالية مراقبة، ميزانية، عائد 3 حوكمة
7 اقتصاديات السوق أسعار، مزودون، مفارقات 2 سياق

التفاصيل الكاملة في TAXONOMY_REDESIGN.md.


🎓 حالات الاستخدام | Use Cases

1. مطور يريد تقليل تكلفة API لـ LLM

→ راجع playbooks/reduce-llm-api-cost.md + comparisons/rag-cost-vs-long-context-cost.md

2. شركة تريد استضافة نموذج 70B على GPU واحد

→ راجع playbooks/reduce-gpu-memory.md + comparisons/quantization-methods.md

3. باحث يريد ضبط دقيق بميزانية محدودة

→ راجع playbooks/fine-tune-on-low-budget.md + comparisons/lora-vs-qlora-vs-full-finetuning.md

4. فريق يريد نشر استدلال رخيص

→ راجع playbooks/deploy-cheaper-inference.md + comparisons/inference-engines.md

5. مطور وكلاء يريد التحكم في مضاعف التوكن

→ راجع library/05-agentic-economics/ — التحدي الأكبر في 2026 (5-30× تكلفة إضافية)


🏆 آخر الإضافات | Latest Additions

المعرف التقنية التصنيف الإثبات الفئة
entry-fp8-001 FP8 Quantization 📘 عملية ⭐⭐⭐⭐ إنتاج تكميم
entry-routing-001 توجيه النماذج الذكي 📘 عملية ⭐⭐⭐ منشور اختيار النموذج
entry-semcache-001 التخزين المؤقت الدلالي 📘 عملية ⭐⭐⭐ منشور تخزين مؤقت
entry-chinchilla-001 قوانين Chinchilla 📐 نظرية ⭐⭐⭐ مُتحقق اختيار النموذج
مقارنة محركات الاستدلال مقارنة محركات
إعادة هيكلة التصنيف v2.0 هيكلي المكتبة

📚 الفهرس الكامل | Full Index

المكتبة والتصنيف

المنهجية والجودة

الأدلة والادعاءات

أدلة التنفيذ والمقارنات

خارطة الطريق والسجل

الملفات الإدارية (داخلية)

  • 📁 مجلد internal/ — حالة الوكيل، الإجراءات التالية، سجل الجلسات، بروتوكول الاستمرار

🤝 المساهمة | Contributing

نرحب بالمساهمات! اقرأ CONTRIBUTING.md قبل البدء.

أنواع المساهمات المقبولة:

  • إضافة طريقة جديدة (مع مصادر موثّقة)
  • تحسين الترجمة العربية
  • إضافة playbook أو مقارنة
  • تصحيح أخطاء في الإدخالات الموجودة

معايير القبول:

  • ✅ ثنائي اللغة (عربي + إنجليزي)
  • ✅ مصادر موثّقة لكل ادعاء رقمي
  • ✅ ذكر التنازلات والمخاطر بصراحة
  • ✅ الالتزام بـ NO_HYPE_POLICY.md

📜 الترخيص | License

MIT License — مفتوح المصدر للجميع.

📫 الاقتباس | Citing

إذا استخدمت هذه المكتبة في بحث أو مشروع، يرجى الإشارة إليها كما هو موضح في CITATION.cff. GitHub يوفر زر "Cite this repository" لإنتاج BibTeX تلقائيًا.

📧 التواصل | Contact


"عدم اليقين الصادق أفضل من يقين مُختلق."
Better an honest unknown than a fabricated certainty.

About

Bilingual (Arabic/English) evidence-based scientific library of 60+ AI cost-reduction techniques, classified by evidence strength with MCDA scoring, claims ledger, and no-hype policy.

Topics

Resources

Contributing

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages