تشغيل نماذج LLM خفيفة داخل تطبيقات Flutter: من Llama.cpp وGGML إلى TinyLLM — تصميم، قيود، وتحسين الاستهلاك

مقدمة — لماذا تشغيل LLM على الجهاز داخل Flutter؟

تشغيل نماذج لغة صغيرة (LLM) محليًا على الأجهزة المحمولة يمنح تطبيقاتك استجابة أسرع وخصوصية أفضل ويقلّل الاعتماد على الشبكة والحوسبة السحابية. مع تقدم مكتبات مثل llama.cpp وبدائل وأطر عمل مصغّرة مثل TinyLLM أو مكتبات ضغط/تحويل الكَمّ، أصبح من الممكن تشغيل استدلال لُغات على الهواتف المتوسطة والعالية المواصفات.

في هذا الدليل سنعرض التصميم العام، القيود الهندسية (ذاكرة، طاقة، تخزين)، وملفّات العمل الممكنة داخل بيئة Flutter (FFI، حزم Dart/Flutter، مسارات البناء لنظامي Android وiOS)، مع قائمة خطوات عملية لتحسين الذاكرة والطاقة وتجربة المستخدم.

مكوّنات تقنية رئيسية: ggml، llama.cpp، وأنماط الكمّ (Quantization)

llama.cpp هو محرك استدلال مكتوب بلغة C/C++ مبني على مكتبة التنسور الخفيفة ggml، ويقدّم دعماً واسعاً لأنواع الكمّ المختلفة (4‑bit, 5‑bit, 8‑bit...) كما يدعم تسريعًا على عدة واجهات (Vulkan, Metal, CUDA، وغيرها) لتقليل زمن الاستجابة واستهلاك الذاكرة عند الإمكان. هذه البنية جعلت llama.cpp الخيار العملي لتشغيل نماذج على الحافة.

ابتكارات في تقنيات الكمّ مثل AWQ وSmoothQuant توفر دقّة أعلى عند استخدام تمثيلات منخفضة البتّ وتُستخدم في محركات الاستدلال الحديثة لتقليل حجم النموذج دون خسارة كبيرة في الجودة. مشاريع مكتبية وأكاديمية (مثل TinyChatEngine من MIT‑HAN) تبيّن كيف يمكن دمج هذه الطرق لتسريع النماذج المصغّرة على الأجهزة الطرفية.

• تحويل النموذج: اجعل النموذج في صيغة GGUF/ggml المناسبة ثم طبّق الكمّ (quantize) إلى Q4/Q5 أو AWQ حسب توازن الحجم/الدقّة.
• MMAP/Memory-mapped: استخدم تحميلًا ذاكراتيًّا (mmap) للملف المُكمَّن لتقليل استهلاك الذاكرة الفعلي عند التحميل.
• KV‑cache management: ضبط إدارة ذاكرة الـKV cache يقلّل الذاكرة المطلوبة للمحادثات الطويلة.

دمج الاستدلال داخل تطبيقات Flutter — خيارات الهندسة وملفّات التنفيذ

هناك مساران رئيسيان لتشغيل LLM داخل تطبيق Flutter:

1. استدعاء محرك محلي عبر FFI / حزمة Dart: تعيد حزم مثل llama_cpp_dart واجهات FFI جاهزة لربط التطبيقات بـllama.cpp، وتوفّر واجهات عالية المستوى أو منخفضة للتحكّم بالاستدلال داخل Isolate لمنع تجميد واجهة المستخدم. هذه الطريقة تمنح تحكماً كاملاً واستقلالية عن الشبكة.
2. خادم محلي أو عملية خلفية (local server / native service): تشغيل نسخة مُدارة من محرك الـLLM (مثل llama-server) داخل حاوية محليّة أو عملية Native ثم التواصل معها عبر HTTP/Unix socket من Flutter. هذا مفيد لعزل الذاكرة وتمكين عدّة جلسات.

نقاط مهمة عند البناء لأنظمة Android/iOS:

• Android: تحتاج لإعادة بناء llama.cpp مع NDK وتهيئة backends (OpenCL/Vulkan/NNAPI إن وُجد) أو استخدام ترجمة مُسبقة تتضمن libllama.so. المشاريع الخاصة بـAndroid توضّح متطلبات البناء والقيود حول توافر المكتبات والـABI.
• iOS / Apple Silicon: استخدام Metal أو Accelerate/APIs الخاصة بـApple لتحسين الأداء، ومراعاة سياسات App Store حول أحجام التحميل والخصوصية إذا كنت توزّع نماذج داخل التطبيق.
• تزامن مع واجهة المستخدم: شغّل الاستدلال داخل Isolate أو native thread وابعث التحديثات عبر Stream/Callbacks لعرض التقدم/التوليد المتدفّق (token streaming).

قيود عملية ونصائح تحسين الذاكرة والطاقة لتطبيقات Flutter

قيود أساسية:

• الذاكرة والقرص: النماذج حتى بحجم 1–7B تتطلب مساحة قُرصية للملفّات وذاكرة لتشغيلها. الكمّ (quantization) يخفّض حجم النموذج بشكل كبير لكنه لا يلغي الحاجة لذاكرة مناسبة للـKV cache والـstack. الوثائق والمشاريع التجريبية توضح أن تحميل النموذج بالكامل في الذاكرة لا يزال متطلبًا شائعًا، ما يستدعي استخدام Q4/Q5 أو طرق offloading عند المقدور.
• الطاقة والحرارة: استدلال LLM على CPU مكثّف للطاقة؛ استخدام GPU/Vulkan أو وحدات تسريع مخصّصة عند الإمكان يخفّف استهلاك الطاقة لكل تنبؤ ولكنه قد يرفع الحرارة ويحد من زمن التشغيل المتواصل.
• الخبرة العملية: اختبر على أجهزة حقيقية (متوسّطة/عالية المواصفات) ولا تعتمد على المحاكيات فقط. اجعل تجربة المستخدم تتحسّن عبر التخزين المؤقّت للنتائج، قطع الاستدلال بعد حدّ زمني، وإظهار مؤشر تقدم واقعي.

قائمة خطوات عملية (Checklist) للتقليل من الذاكرة والطاقة

1. اختَر نموذجًا أصغر أو قم بتقطير (distill) نموذج مع الحفاظ على الدقّة المطلوبة.
2. طبّق كمًّا مناسبًا (Q4/Q5 أو AWQ/ SmoothQuant عند الإمكان).
3. استخدم mmap للملفات لتقليل ذاكرة النسخ عند التحميل.
4. شغّل الاستدلال داخل Isolate/native thread وفعّل token streaming لتحسين استجابة الـUI.
5. لو كانت الخصوصية تسمح، ففكّر في توزيع المهام الثقيلة إلى خادم سحابي أو Edge Server وتقليل الحمل على الجهاز عبر Hybid on‑device + Server.

خلاصة: التقنيات الحديثة (llama.cpp/ggml، AWQ/SmoothQuant، وأطر TinyLLM المتخصّصة) تجعل تشغيل LLM محليًا على الأجهزة المحمولة عمليًا لحالات استخدام محددة، لكنّه يتطلّب تخطيطًا دقيقًا للاعتماد على الكمّ، إدارة الذاكرة، واستخدام تسريع GPU/Metal عند الإمكان. راجع الروابط والمشاريع المفتوحة المصدر (منها المستودعات والأوراق التقنية والأدوات المذكورة أعلاه) للبدء والاختبار العملي.

مراجع مبدئية ومصادر للمزيد: مستودع llama.cpp وصفحات مشاريع TinyLLM وTinyChatEngine، وحزمة llama_cpp_dart لدمج llama.cpp في تطبيقات Flutter.