[{"data":1,"prerenderedAt":140},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"blog-استضافة-langfuse-على-vps-مراقبة-llm-بلا-فاتورة-saas-ar":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"id":7,"slug":8,"slugs":9,"title":12,"excerpt":13,"readTime":14,"views":15,"isPinned":16,"publishedAt":17,"category":18,"categories":24,"featuredImage":26,"bgImage":27,"posterImage":28,"relatedSolution":29,"intro":32,"sections":33,"ctaTitle":83,"ctaBody":84,"ctaButton":85,"ctaUrl":86,"relatedPosts":87},177,"استضافة-langfuse-على-vps-مراقبة-llm-بلا-فاتورة-saas",{"fr":10,"en":11,"ar":8},"self-host-langfuse-vps","self-host-langfuse-on-a-vps-llm-observability-no-saas-bill","استضافة Langfuse على VPS: مراقبة LLM بلا فاتورة SaaS","استضف Langfuse ذاتيًا على خادم VPS — منصة مراقبة LLM مفتوحة المصدر. تتبّع كل استدعاء، وقيّم جودة الـ prompts، وأدر النسخ والتكاليف. بلا اشتراك SaaS.",7,0,false,"2026-07-12T00:00:00+00:00",{"id":19,"name":20,"slug":21,"color":22,"icon":23},1,"الذكاء الاصطناعي","intelligence-artificielle","bg-purple-500\u002F10 text-purple-400","ia",[25],{"id":19,"name":20,"slug":21,"color":22,"icon":23},null,"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fbg.svg","\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fself-host-langfuse-vps-poster.svg",{"categorySlug":30,"appSlug":31},"الذكاء-الاصطناعي","langfuse","كل تطبيق مدعوم بنموذج لغوي يُفرز في نهاية المطاف سؤالًا لا يستطيع مطوّروه الإجابة عنه من السجلات وحدها: لماذا تدهورت هذه الاستجابة، وأيّ نسخة prompt كانت أفضل، وأين تذهب الأموال؟ Langfuse (رخصة MIT، نحو 30 ألف نجمة على GitHub، v3.212.0) هو الجواب مفتوح المصدر: منصة مراقبة متكاملة لتطبيقات LLM تنشرها على خادم VPS الخاص بك وتربطها بأي مزوّد نماذج في دقائق.",[34,38,48,51,76,80],{"type":35,"title":36,"body":37},"h2","لماذا تحتاج تطبيقات LLM إلى مراقبة مخصّصة","أدوات APM التقليدية (Datadog وNew Relic) تلتقط كمون HTTP ومعدلات الأخطاء — لكنها عمياء أمام ما يحدث داخل استدعاء LLM. استجابة تصل في 800 ميلي ثانية قد تكون لا تزال خاطئة واقعيًا، أو مبهمة بلا فائدة، أو ثلاثة أضعاف تكلفة استجابة الأمس لأن انتكاسة prompt تسللت دون أن يلاحظها أحد في مراجعة الكود. يحلّ Langfuse هذه المشكلة بمعاملة كل تفاعل مع LLM باعتباره trace منظّمًا: يسجّل الـ prompt الكامل (بما في ذلك رسالة النظام وتاريخ المحادثة) والاستجابة والنموذج المستخدم وعدد الرموز وتفصيل الكمون لكل نطاق وأي درجات تقييم يُرفقها فريقك. يمكنك بعد ذلك تصفية أي trace ومقارنته واستنساخه — بشكل فردي أو مجمّع.",{"type":39,"title":40,"items":41},"ul","ما يمنحك Langfuse جاهزًا فور التثبيت",[42,43,44,45,46,47],"تتبّع LLM كامل: الـ prompt والاستجابة والكمون والتكلفة وعدد الرموز — بما في ذلك النطاقات المتداخلة لسلاسل الوكلاء (LangChain وLlamaIndex وDify).","مركز إدارة الـ prompts: إدارة نسخها، وتدريج المتغيرات، واختبار A\u002FB في الإنتاج، وترويج الفائز دون نشر كود.","إطار تقييم: تشغيل LLM-as-a-judge، وطوابير تعليق بشرية، أو دوال تسجيل مخصّصة على أي trace أو مجموعة بيانات.","تحليلات التكلفة: تتبّع إنفاق الرموز حسب النموذج والنقطة الطرفية والمستخدم والجلسة — التبديل بين المزوّدين بناءً على بيانات.","إدارة مجموعات البيانات: التقاط traces الإنتاج كمجموعات اختبار ذهبية للتقييم غير المتصل.","SDK أصلي لـ Python وTypeScript، مع تكامل تلقائي مع LiteLLM وLangChain وLlamaIndex وDify وHaystack وVercelAI.",{"type":35,"title":49,"body":50},"ما يعمل عليه Langfuse (ولماذا يحتاج 4 GB من الذاكرة)","يأتي Langfuse v3 كـ stack Docker Compose من ستة خدمات: `langfuse` (واجهة Next.js الأمامية + API) و`langfuse-worker` (وظائف الخلفية والتقييمات) و`postgres` (حالة التطبيق) و`clickhouse` (تحليلات traces — تخزين عمودي محسَّن للسلاسل الزمنية عالية الكثافة) و`redis` (قائمة انتظار وذاكرة تخزين مؤقت) و`minio` (تخزين كائنات متوافق مع S3 لمرفقات الوسائط). ClickHouse هو سبب الحدّ الأدنى البالغ 4 GB: يحتاج مُترجمه JIT ومحرّك التنفيذ المتجهي إلى مساحة كافية. في الخادم الهادئ تستهلك المجموعة الكاملة نحو 1.5-2 GB في وضع الخمول؛ لحركة مرور إنتاجية معتدلة خطّط لـ 4 GB، ومع 8 GB للتتبّع المستمر عالي الإنتاجية.",{"type":52,"title":53,"steps":54},"steps","نشر Langfuse على خادم VPS في ست خطوات",[55,58,61,64,67,70,73],{"title":56,"body":57},"اطلب خادم ServOrbit VPS (4 GB RAM كحدّ أدنى)","يناسب أي خطة Ubuntu 24.04 بـ 4 GB أو أكثر. يُوصى بخطة 8 GB إذا كنت تخطّط لتشغيل حركة مرور إنتاجية مستمرة. اختر نطاقًا أو نطاقًا فرعيًا تتحكم فيه — ملفات تعريف ارتباط جلسة NextAuth تتطلب نطاق HTTPS صحيحًا.",{"title":59,"body":60},"تثبيت بنقرة واحدة من السوق","افتح لوحة تحكم ServOrbit، انتقل إلى Marketplace → AI & LLM Tools → Langfuse، وانقر \"نشر\". أدخل نطاقك عند المطالبة. يسحب Docker Compose جميع الصور الست ويشغّلها؛ واجهة الويب جاهزة على المنفذ 3000 خلال 60-90 ثانية.",{"title":62,"body":63},"افتح واجهة الويب وأنشئ مشروعك الأول","انتقل إلى `https:\u002F\u002Fyour-domain.com`. يعرض Langfuse شاشة التسجيل عند التشغيل الأول. أنشئ حسابك الإداري، ثم اذهب إلى Settings → Projects → Create project. انسخ **المفتاح العام** و**المفتاح السري** من إعدادات المشروع.",{"title":65,"body":66},"قِس تطبيق Python أو TypeScript الخاص بك","في Python: `pip install langfuse`، اضبط `LANGFUSE_HOST=https:\u002F\u002Fyour-domain.com` و`LANGFUSE_PUBLIC_KEY` و`LANGFUSE_SECRET_KEY`، ثم زيّن استدعاءات LLM بـ `@observe()`. في TypeScript: `npm install langfuse`، هيّئه بمضيفك ومفاتيحك. تظهر traces في اللوحة خلال ثوانٍ.",{"title":68,"body":69},"فعّل التتبّع التلقائي إذا كنت تستخدم LiteLLM","إذا كان LiteLLM موجودًا في stack: أضف `success_callback = [\"langfuse\"]` إلى `litellm_config.yaml` واضبط متغيرات البيئة الثلاثة. كل استدعاء LLM proxied يُتتبَّع تلقائيًا بتفاصيل التكلفة والرموز.",{"title":71,"body":72},"شغّل تقييمك الأول","اذهب إلى Traces، صفّ عيّنة تمثيلية، انقر 'Add to dataset'. افتح Datasets → مجموعتك → Run evaluation، اختر LLM-as-a-judge مع قالب prompt ('قيّم ملاءمة هذه الاستجابة من 1 إلى 5')، وأرسل.",{"title":74,"body":75},"أول تسجيل دخول","يفتح الرابط شاشة Langfuse مع رابط «Sign up»: أنشئوا حسابكم، ثم أنشئوا مؤسستكم ومشروعكم الأول عبر المعالج.",{"type":77,"title":78,"body":79},"tip","اقرنه مع LiteLLM للرؤية الكاملة لتكاليف الذكاء الاصطناعي","يتضمّن stack ServOrbit AI بالفعل LiteLLM كبوابة متوافقة مع OpenAI. ربط Langfuse بـ LiteLLM بثلاثة متغيرات بيئة يمنحك صورة كاملة: LiteLLM يفرض حدود المعدل ويوجّه بين المزوّدين؛ Langfuse يسجّل كل trace بالـ prompt الكامل والاستجابة والنموذج والرموز والتكلفة. معًا يمنحانك طبقة عمليات ذكاء اصطناعي خاصة وقابلة للتدقيق.",{"type":35,"title":81,"body":82},"Langfuse مقابل Langsmith وHelicone","Langsmith (منتج LangChain المستضاف) وHelicone هما البدائل السحابية الرئيسية. كلاهما ممتاز — وكلاهما يتطلب توجيه traces الخاصة بك عبر خوادمهما. للفرق التي تتعامل مع prompts حساسة (قانونية، مالية، طبية)، أو لبيئات الامتثال التي تحظر تسرّب بيانات الطرف الثالث، الاستضافة الذاتية ليست خيارًا. Langfuse يمنحك نفس مجموعة الميزات على بنية تحتية تتحكم فيها.","انشر Langfuse على خادم VPS الخاص بك","احصل على مراقبة كاملة لنماذج LLM بنقرة واحدة — تتبّع كل طلب ذكاء اصطناعي، وأدر المطالبات (prompts)، وراقب التكاليف، على بنية تحتية تحت سيطرتك الكاملة.","انشر Langfuse","\u002Fmarketplace\u002Fالذكاء-الاصطناعي\u002Flangfuse",[88,108,124],{"id":89,"slug":90,"slugs":91,"title":94,"excerpt":95,"readTime":96,"views":15,"isPinned":16,"publishedAt":97,"category":98,"categories":103,"featuredImage":26,"bgImage":27,"posterImage":105,"relatedSolution":106},156,"استضف-litellm-ذاتيا-على-vps-بوابة-api-خاصة-لنماذج-llm",{"fr":92,"en":93,"ar":90},"self-host-litellm-vps","self-host-litellm-on-a-vps-your-private-llm-api-gateway","استضف LiteLLM ذاتيًا على VPS: بوابة API خاصة لنماذج LLM","انشر LiteLLM على VPS من ServOrbit — بوابة API مستضافة ذاتيًا ومتوافقة مع OpenAI توجّه إلى Ollama وAnthropic وAzure وأكثر من 100 مزوّد، مع تتبّع الإنفاق وحدود معدّل لكل مفتاح.",4,"2026-01-21T00:00:00+00:00",{"id":14,"name":99,"slug":100,"color":101,"icon":102},"الاستضافة الذاتية","self-hosting","bg-indigo-500\u002F10 text-indigo-400","cloud",[104],{"id":14,"name":99,"slug":100,"color":101,"icon":102},"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fself-host-litellm-vps-poster.svg",{"categorySlug":30,"appSlug":107},"litellm",{"id":109,"slug":110,"slugs":111,"title":114,"excerpt":115,"readTime":116,"views":15,"isPinned":16,"publishedAt":117,"category":118,"categories":119,"featuredImage":26,"bgImage":27,"posterImage":121,"relatedSolution":122},12,"كيفية-استضافة-localai-على-خادم-vps",{"fr":112,"en":113,"ar":110},"heberger-localai-vps","how-to-host-localai-on-a-vps","كيفية استضافة LocalAI على خادم VPS","انشر LocalAI على خادم VPS الخاص بك كبديل مباشر لواجهة OpenAI API. شرح Docker ونماذج GGUF والمحادثة والتضمينات والصور والوكيل العكسي.",3,"2026-06-08T00:00:00+00:00",{"id":19,"name":20,"slug":21,"color":22,"icon":23},[120],{"id":19,"name":20,"slug":21,"color":22,"icon":23},"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fheberger-localai-vps-poster.svg",{"categorySlug":30,"appSlug":123},"local-ai",{"id":125,"slug":126,"slugs":127,"title":130,"excerpt":131,"readTime":14,"views":15,"isPinned":16,"publishedAt":132,"category":133,"categories":134,"featuredImage":26,"bgImage":27,"posterImage":136,"relatedSolution":137},176,"استضافة-openobserve-على-vps-سجلات-ومقاييس-وتتبعات-موحدة",{"fr":128,"en":129,"ar":126},"self-host-openobserve-vps","self-host-openobserve-on-a-vps-unified-logs-metrics-and-traces","استضافة OpenObserve على VPS: سجلات ومقاييس وتتبّعات موحّدة","استبدل حزمة Elasticsearch وGrafana بـ OpenObserve: ملف Rust تنفيذي واحد للسجلات والمقاييس والتتبّعات واللوحات، بتكلفة تخزين أقل بمقدار 140 مرة.","2026-07-10T00:00:00+00:00",{"id":14,"name":99,"slug":100,"color":101,"icon":102},[135],{"id":14,"name":99,"slug":100,"color":101,"icon":102},"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fself-host-openobserve-vps-poster.svg",{"categorySlug":138,"appSlug":139},"المراقبة-وقابلية-الرصد","openobserve",1787580942371]