- حمِّل برنامج التثبيت الرسمي من
ollama.com/download, run it, and Ollama installs as a background service - يتطلب ويندوز 10 أو أحدث، وبحد أدنى 8 غيغابايت من الذاكرة العشوائية (RAM)؛ كما يتم اكتشاف وحدات معالجة الرسومات من نوع NVIDIA/AMD تلقائياً لتسريع الأداء
- شغِّل النماذج باستخدام الأمر
ollama runمن موجه الأوامر (Command Prompt) أو PowerShell — ولا حاجة لأي إعداد إضافي - يتم تثبيت النماذج افتراضياً في المجلد
%USERPROFILE%.ollamamodelsيمكنك تغيير هذا المسار عبر متغير البيئةOLLAMA_MODELSمتغير البيئة
Ollama على ويندوز هو تطبيق أصلي يقوم بتشغيل نماذج اللغات الكبيرة محلياً دون الحاجة إلى Docker أو WSL2. ويقوم برنامج التثبيت الخاص لويندوز بإعداد Ollama كخدمة نظام تبدأ تلقائياً وتوفِّر تسريع الأداء عبر DirectML وCUDA. ويستغرق التثبيت أقل من دقيقتين، ويمكنك تشغيل نماذج مثل Llama 3.3 70B أو Mistral 7B فوراً من سطر الأوامر.
المتطلبات النظامية لـOllama على ويندوز
يتطلب Ollama ويندوز 10 (البناء 1903 أو أحدث) أو ويندوز 11. وأدنى مواصفات مادية مطلوبة هي:
| مكون | الحد الأدنى | المُوصى به |
|---|---|---|
| نظام التشغيل | ويندوز 10 (1903+) | ويندوز 11 |
| الذاكرة العشوائية (RAM) | 8 جيجابايت | 16 غيغابايت أو أكثر |
| مساحة التخزين | 10 جيجابايت فارغة | 50 غيغابايت فأكثر لعدة نماذج |
| وحدة معالجة رسومات (اختياري) | NVIDIA GTX 1050 أو ما يعادلها من AMD | NVIDIA RTX 3060 بسعة 12 غيغابايت أو أفضل |
يعمل تسريع الأداء عبر وحدة معالجة الرسومات مع وحدات NVIDIA (CUDA 11.8 أو أحدث) ومع وحدات AMD الحديثة (عبر ROCm على ويندوز). ويشمل برنامج التثبيت المكتبات اللازمة لوحدات معالجة الرسومات، لذا لا حاجة لتثبيت CUDA بشكل منفصل. وفي حالة عدم توفر وحدة معالجة رسومات، يعود Ollama تلقائياً إلى الاستنتاج عبر وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وهي أبطأ بخمسة إلى عشرة أضعاف، لكنها تظل قابلة للعمل مع النماذج الأصغر.
يتحدد حجم الذاكرة العشوائية (RAM) أو ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (VRAM) المطلوبة فعلياً وفقاً لحجم النموذج. فعلى سبيل المثال، Mistral 7B يتطلب حوالي 4.5 غيغابايت من VRAM عند التكمين (quantization) بـ4 بت، بينما يتطلب Llama 3.3 70B نحو 40 غيغابايت. راجع حاسبة VRAM لتقييم المتطلبات الخاصة بأي نموذج قبل تنزيله.
تثبيت Ollama على ويندوز
برنامج التثبيت الرسمي لويندوز عبارة عن ملف تنفيذي واحد يتعامل مع جميع التبعيات:
- Download
OllamaSetup.exeمن ollama.com/download - شغِّل برنامج التثبيت — ويجب أن تكون لديك صلاحيات المسؤول (administrator)
- اقبل اتفاقية الترخيص ثم انقر على زر التثبيت (الموقع الافتراضي هو
C:\Program Files\Ollama) - يُكمل البرنامج التثبيت خلال 30–60 ثانية، ويبدأ خدمة Ollama تلقائياً
بعد التثبيت، افتح موجه الأوامر (Command Prompt) أو PowerShell وتحقق من التثبيت باستخدام الأمر التالي:
ollama --versionيجب أن تشاهد مخرجات مثل ollama version 0.x.x. خدمة Ollama تعمل في الخلفية—ستشاهد أيقونة Ollama في علبة النظام عندما تكون نشطة.
دعم وحدات معالجة الرسومات واكتشافها
Ollama يكتشف تلقائياً ويستخدم وحدات GPU المتاحة على Windows. للتأكد من أن تسريع GPU يعمل:
ollama run llama3.3:70b "test"بينما يتم تحميل النموذج، راقب مدير المهام (علامة التبويب الأداء). إذا ظهر استخدام GPU ضمن GPU 0 أو GPU 1، فإن التسريع نشط. يقوم التشغيل الأول بتحميل النموذج (5-40 GB حسب الحجم) إلى %USERPROFILE%.ollamamodels، وقد يستغرق ذلك عدة دقائق على الاتصالات الأبطأ.
مستخدمو NVIDIA الذين لديهم وحدات GPU من RTX 3060 أو أحدث يحصلون على أفضل أداء بفضل 12+ GB VRAM وتحسينات معمارية Ampere/Ada. دعم AMD GPU على Windows يتحسن لكن لا يزال متخلفاً عن NVIDIA—توقع استدلال أبطأ بنسبة 20-30% على أجهزة AMD معادلة. وحدات Intel Arc GPU غير مدعومة رسمياً اعتباراً من سبتمبر 2026.
إذا لم يكتشف Ollama وحدة GPU الخاصة بك، تحقق من أن تحديثات برامج تشغيل GPU الخاصة بك حالية (NVIDIA: 537.13 أو أحدث، AMD: Adrenalin 23.11 أو أحدث). رسائل خطأ Ollama عادة ما تشير إلى ما إذا تم تخطي GPU بسبب عدم كفاية VRAM أو برامج تشغيل مفقودة.
تشغيل أول نموذج لك
الـ ollama run الأمر يقوم بتحميل وتشغيل جلسة تفاعلية مع نموذج:
ollama run phi4هذا يقوم بتحميل Phi-4 (تقريباً 9 GB VRAM عند تكميم 4-بت) ويفتح موجه دردشة. اكتب سؤالك، اضغط Enter، والنموذج يستجيب محلياً. اخرج باستخدام /bye أو Ctrl+C.
النماذج الشائعة لتجربتها على أجهزة Windows:
| النموذج | ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت | الأفضل لـ |
|---|---|---|
| Mistral 7B | ~4.5 غيغابايت | المهام العامة، استجابات سريعة |
| Llama 3.1 8B | ~5 غيغابايت | جودة وسرعة متوازنة |
| Phi-4 | ~9 جيجابايت | التفكير، حجم مدمج |
| Llama 3.3 70B | ~40 جيجابايت | وحدات GPU عالية الأداء، أفضل جودة |
تصفح النماذج المتاحة على قائمة نماذج Ollama أو ابحث في المكتبة باستخدام ollama list بعد سحب نموذج واحد على الأقل.
التكوين ومتغيرات البيئة
Ollama يقرأ الإعدادات من متغيرات بيئة Windows. عيّن هذه المتغيرات في خصائص النظام → متغيرات البيئة أو في PowerShell باستخدام $env:VARIABLE_NAME.
المتغيرات الرئيسية:
- OLLAMA_MODELS: الدليل لتخزين النماذج (الافتراضي:
%USERPROFILE%.ollamamodels). غيّر هذا إذا كان محرك C: لديك مساحة محدودة. - OLLAMA_HOST: عنوان الخادم (الافتراضي:
127.0.0.1:11434). اضبط على0.0.0.0:11434لقبول الاتصالات على الشبكة. - OLLAMA_NUM_PARALLEL: عدد الطلبات المتزامنة (الافتراضي: 1). زيادة إذا كنت تخدم عملاء متعددين.
- OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS: النماذج المحفوظة في VRAM (الافتراضي: 1). اضبط على 2+ إذا كان لديك 24+ GB VRAM وتريد تبديلاً فورياً.
بعد تغيير متغيرات البيئة، أعد تشغيل خدمة Ollama من الخدمات (Win+R، اكتب services.msc، ابحث عن Ollama، انقر بزر الماوس الأيمن أعد تشغيل) أو أعد تشغيل الجهاز.
لنقل النماذج إلى محرك آخر، اضبط OLLAMA_MODELS، ثم أعد تشغيل الخدمة. يجب سحب النماذج الموجودة مرة أخرى—Ollama لا يهاجرها تلقائياً.
ضبط الأداء
تعتمد سرعة الاستدلال على VRAM وحجم النموذج ومستوى التكميم. نموذج معامل 7B عند تكميم 4-بت ينتج 30-60 رمزاً في الثانية على RTX 3060، بينما نماذج 70B تنخفض إلى 3-8 رموز في الثانية ما لم يكن لديك 48+ GB VRAM عبر وحدات GPU متعددة.
إعدادات متعددة GPU تعمل تلقائياً—Ollama ينشر طبقات النموذج عبر وحدات GPU المكتشفة. على سبيل المثال، اثنان من RTX 3090 (24 GB لكل منهما) يمكنهما تشغيل Llama 3.3 70B بسرعة مقبولة، بينما 3090 واحد سينقل الطبقات إلى ذاكرة النظام ويصبح بطيئاً جداً.
إذا كانت الأداء أبطأ من المتوقع:
- تحقق من مدير المهام أثناء الاستدلال—استخدام CPU أعلى من 30% يعني أن النموذج موجود جزئياً في ذاكرة النظام بسبب عدم كفاية VRAM
- جرّب تكميماً أصغر (على سبيل المثال،
ollama pull mistral:7b-instruct-q4_K_Mبدلاً من Q8 الافتراضي) - أغلق تطبيقات GPU الأخرى (متصفحات مع تسريع الأجهزة، ألعاب، محررات فيديو)
- حدّث برامج تشغيل GPU—برامج تشغيل NVIDIA الأحدث تحسّن سرعة الاستدلال بنسبة 5-10% عن الإصدارات القديمة بستة أشهر
لترقيات الأجهزة، استشر أفضل GPUs للنماذج اللغوية المحلية للمقارنة بين السعر والأداء عبر خيارات NVIDIA و AMD.
التكامل مع التطبيقات
Ollama يعرض REST API على localhost:11434 متوافق مع هيكل API OpenAI. التطبيقات التي تدعم نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI يمكنها الإشارة إلى Ollama بتغييرات قليلة.
مثال على أمر curl لتوليد نص:
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "mistral",
"prompt": "Explain Docker in one sentence"
}'التكاملات الشهيرة تشمل Open WebUI (واجهة ويب)، Continue.dev (امتداد VS Code)، و LangChain (Python). يجب أن تكون خدمة Ollama قيد التشغيل لكي تعمل استدعاءات API—تبدأ تلقائياً عند الإقلاع افتراضياً.
الأسئلة المتكررة
هل يتطلب Ollama WSL2 أو Docker على ويندوز؟
لا. برنامج التثبيت الخاص بويندوز هو تطبيق أصلي يعمل Ollama كخدمة ويندوز دون الحاجة إلى الافتراضية أو الحاويات. كانت الإصدارات السابقة تتطلب Docker، لكن الإصدار الأصلي لويندوز ألغى هذه المتطلبات في أواخر عام 2024. إذا كنت قد ثبَّتَ Ollama قبل نوفمبر 2024، فقم بإزالة إصدار Docker ثم حمِّل أحدث برنامج تثبيت أصلي.
هل يمكنني استخدام Ollama دون اتصال بالإنترنت بعد تنزيل النماذج؟
نعم. بمجرد سحب نموذج باستخدام ollama pull <model>، يتم تخزينه محلياً ويعمل بدون الوصول إلى الإنترنت. الحد الوحيد من متطلبات الشبكة هو التحميل الأولي—النماذج تتراوح من 2 GB (نماذج 7B صغيرة) إلى 80+ GB (نماذج 70B+ كبيرة). بعد التحميل، قطع الاتصال عن الشبكة و Ollama يستمر في العمل بشكل طبيعي.
ما تكلفة تشغيل نماذج Ollama مقارنةً بواجهات برمجة التطبيقات (API)؟
Ollama is free—you pay only for hardware and electricity. Compare this to API costs: Claude Sonnet 5 charges $2.00 per million input tokens, so 10 million tokens (roughly 7.5 million words) costs $20. A self-hosted setup breaks even quickly if you process significant volume. Use the حاسبة المقارنة بين الاستضافة الذاتية وواجهة برمجة التطبيقات (API) لتقدير نقطة التعادل الخاصة بك بناءً على الاستخدام المتوقع.
أي النماذج تعمل بشكل أفضل على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية (GPU)؟
بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات التي تتراوح سعة ذاكرة VRAM فيها بين 8–12 جيجابايت (مثل RTX 3060 وRTX 4060 Ti)، فإن نماذج Mistral 7B (~4.5 جيجابايت عند تكميم 4 بت) وLlama 3.1 8B (~5 جيجابايت) وPhi-4 (~9 جيجابايت) توفر نسبًا ممتازة بين الجودة والأداء. أما إذا كانت لديك سعة VRAM تتراوح بين 16–24 جيجابايت (مثل RTX 3090 وRTX 4090)، فيصبح من الممكن تشغيل نماذج مثل Mistral NeMo 12B (~7.5 جيجابايت) بل وحتى Llama 3.3 70B (~40 جيجابايت مع تكميم عدواني جدًّا أو نقل الطبقات إلى الذاكرة الرئيسية). راجع متطلبات VRAM حسب النموذج للحصول على قائمة كاملة.
هل يمكن لـOllama استخدام وحدتي معالجة رسومات من نوع NVIDIA وAMD في وقتٍ واحد؟
لا. يستخدم Ollama إما CUDA (لـNVIDIA) أو ROCm (لـAMD) حسب ما يكتشفه أولاً، لكنه لا يمكنه دمج محركات وحدات معالجة الرسومات المختلفة في جلسة واحدة. فإذا كانت لديك وحدتا معالجة رسومات من نوع NVIDIA وAMD معاً، فإن Ollama يُفضِّل وحدة NVIDIA. أما دعم وحدات معالجة الرسومات المتعددة فيعمل فقط عندما تستخدم جميع الوحدات نفس مجموعة برامج التشغيل — أي وحدتان من نوع NVIDIA أو وحدتان من نوع AMD، وليس واحدة من كل نوع.
كيف أقوم بـ إلغاء تثبيت Ollama من نظام Windows؟
افتح الإعدادات → التطبيقات → التطبيقات المثبتة، وابحث عن Ollama ثم انقر على «إلغاء التثبيت». ويؤدي هذا إلى إزالة التطبيق والخدمة، لكنه يترك النماذج في المجلد %USERPROFILE%.ollama. ولتحرير مساحة التخزين، احذف هذا المجلد يدويًّا. وإذا لم تتوقف الخدمة تلقائيًّا أثناء عملية الإلغاء، افتح «مدير المهام»، وابحث عن OllamaService.exe ضمن العمليات في الخلفية، وأنهِها قبل إعادة المحاولة.
الخطوات التالية
بعد تثبيت Ollama على نظام Windows، استكشف المكتبة الكاملة للنماذج على دليل Ollama الكامل لفهم كيفية تأثير اختيار النموذج والتكميم ونافذة السياق على الجودة. ولأحمال العمل الإنتاجية، احسب التكاليف المستمرة لواجهات برمجة التطبيقات مقابل الاستضافة الذاتية باستخدام حاسبة تكلفة واجهة برمجة التطبيقات (API) لتحديد ما إذا كانت عمليات الاستنتاج المحلية أم واجهات برمجة التطبيقات السحابية هي الأنسب لميزانيتك ومتطلبات التوسع.