لماذا يُغيّر التحول إلى AI Credits قواعد اللعبة
حتى 31 مايو 2026، كانت خطة Copilot Pro+ تُفوتر بسعر ثابت شهريًا بصرف النظر عن حجم الطلبات. منذ 1 يونيو، تتضمّن كل خطة Copilot ميزانية شهرية بوحدات AI Credits تُحوَّل إلى رموز وفق النموذج المستخدم. النتيجة التي قاسها المستخدمون الأوائل: جلسة وكلاء مدّتها ساعتان استهلكت 8 % من الحصة الشهرية لخطة Pro+، ما يُقدّر النفاد الكامل للحصة البالغة 7 000 رصيد في أقل من يومين بهذا المعدل. المشكلة ليست في سعر الطلب الواحد، بل في غياب حدّ أدنى للتكلفة. تستهلك مهمة وكيل تفتح ملفات عديدة وتستدعي أدوات وتتكرر أضعافَ ما تستخدمه عملية إكمال بسيطة. لم تعد القدرة على التوقع، التي كانت وعد الرسوم الثابتة، موجودة.
ستة أسباب للتحوّل نحو مساعد برمجي مستضاف ذاتيًا
- تكلفة شهرية ثابتة: خادم VPS يُشغّل Ollama يكلّف نفس المبلغ كل شهر، بغض النظر عن حِمل الوكلاء.
- سرّية المطالبات: لا يغادر سطر كود واحد ولا أي سياق مشروع بنيتك التحتية.
- حرية اختيار النموذج: Qwen2.5-Coder أو DeepSeek Coder أو Llama 3.2 أو أي نموذج بصيغة GGUF متاح عبر Ollama.
- لا حصة لكل جلسة: لا تواجه أي تدهور أو حجب في نهاية الشهر.
- قابلية النقل: نفس خادم Ollama يُغذّي VS Code وJetBrains وNeovim أو خط CI.
- الاستقلالية عن قرارات التسعير: تغييرات أسعار أو سياسات GitHub لم تعد تمسّ مساعد البرمجة الخاص بك.
المتطلبات بالأرقام
لتشغيل نموذج 7B مُكمَّم بصيغة Q4_K_M — التنسيق الموصى به للتوازن الجيد بين الجودة والأداء — خصّص 4 غيغابايت على الأقل من الذاكرة المخصصة لعملية Ollama. مع 8 غيغابايت، يبقى النموذج في الذاكرة بين الطلبات ويتجنّب إعادة التحميل. أما نماذج 14B فتحتاج إلى 16 غيغابايت.
من الجانب البرمجي: Docker وDocker Compose مثبّتان على الخادم، ونطاق فرعي (مثل ollama.your-domain.com) يشير إلى عنوان IP الخادم، والمنفذ 443 مفتوح. لا يلزم أي كرت رسوميات: يعمل نموذج 7B بصيغة Q4_K_M على المعالج بسرعة 5 إلى 15 رمزًا في الثانية حسب عدد وحدات المعالجة الافتراضية.
الخيار الأول — Continue.dev + Ollama: الإعداد في خمس دقائق
يُثبَّت Continue.dev كأي امتداد عادي لـ VS Code. يقرأ ملف config.json لمعرفة النموذج الذي يتصل به. يمكن أن يكون هذا النموذج محليًا أو بعيدًا — الحالة الثانية هي ما يهمّنا هنا: خادم VPS يستضيف محرك الاستنتاج، وجهازك يستضيف بيئة التطوير. السلسلة الكاملة: امتداد VS Code → ~/.continue/config.json → عنوان HTTPS الخاص بالبروكسي العكسي → المنفذ 11434 الخاص بـ Ollama على الخادم.
نشر Continue.dev + Ollama على خادم VPS
توفير الخادم وتثبيت Docker
اتصل عبر SSH، وحدّث النظام، ثم ثبّت Docker بالمثبّت الرسمي:
curl -fsSL https://get.docker.com | shتحقق بـ docker compose version. أنشئ مجلدًا مخصصًا: mkdir -p /opt/ollama.
تشغيل Ollama وتنزيل نموذج
أطلق الحاوية الرسمية مع كشف المنفذ على localhost فقط:
docker run -d --name ollama -p 127.0.0.1:11434:11434 -v ollama:/root/.ollama ollama/ollamaنزّل نموذجًا موجهًا للكود: docker exec ollama ollama pull qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M.
إعداد البروكسي العكسي مع TLS
لا تكشف المنفذ 11434 مباشرة على الإنترنت أبدًا — Ollama لا يملك أي مصادقة أصلية. مع Caddy، يكفي توجيه واحد لإنهاء TLS والتحويل إلى localhost:11434. أغلق المنفذ المباشر: ufw deny 11434.
تثبيت Continue.dev في VS Code
افتح لوحة الامتدادات (Ctrl+Shift+X)، ابحث عن Continue، انقر تثبيت. ثم افتح ~/.continue/config.json (macOS/Linux) عبر أيقونة الترس في لوحة Continue.
تحرير config.json للإشارة إلى الخادم
في مصفوفة models، أضف إدخالًا من نوع ollama مع حقل apiBase يشير إلى عنوان HTTPS الخاص بالبروكسي العكسي. عبّئ حقل model باسم النموذج المُنزَّل بالضبط (qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M). احفظ: يُعيد Continue.dev تحميل الإعدادات دون إعادة تشغيل.
اختبار الإكمال من VS Code
افتح ملف كود، ضع المؤشر بعد توقيع دالة جزئية وانتظر الإكمال التلقائي. أو افتح لوحة محادثة Continue واطرح سؤالًا حول قاعدة الكود. تأتي الإجابة من خادمك — لا تمر أي مطالبة عبر خوادم GitHub.
الخيار الثاني — Tabby: خادم إكمال مخصص للفريق
Tabby هو خادم إكمال كود مستضاف ذاتيًا بنحو 33 800 نجمة على GitHub وترخيص Apache 2.0 للكود المفتوح المصدر. يكشف واجهة API متوافقة مع إضافات VS Code وJetBrains وNeovim الرسمية، ويُدير المصادقة بالرمز المميز: يحصل كل مطوّر على مفتاح فردي. هذا هو الفرق الرئيسي مع Ollama + Continue.dev: صُمِّم Tabby لخدمة محطات عمل متعددة من خادم واحد، مع واجهة إدارة وسجلات استخدام لكل مطوّر.
نشر Tabby مع Docker Compose
إنشاء ملف Docker Compose
عرّف الخدمة بالصورة الرسمية tabbyml/tabby. للاستخدام بالمعالج فقط، احذف خيارات GPU واختر نموذجًا مدمجًا في وسيطة التشغيل: --model StarCoder2-3B أو --model Qwen2.5-Coder-1.5B. ارفع حجمًا للحفاظ على النماذج وكشف المنفذ 8080 على 127.0.0.1 فقط.
تشغيل الخادم وانتظار تحميل النموذج
نفّذ docker compose up -d ثم تابع السجلات: docker compose logs -f tabby. يُنزَّل النموذج عند أول تشغيل. يؤكد Tabby جاهزيته عندما يعرض منفذ الاستماع في السجلات.
إعداد البروكسي العكسي وتفعيل المصادقة
وجّه نطاقًا فرعيًا إلى localhost:8080 عبر Caddy أو Nginx Proxy Manager مع TLS. في واجهة إدارة Tabby، فعّل إدارة المستخدمين، أنشئ حساب المدير وأنشئ رموز وصول فردية لكل مطوّر.
تثبيت إضافة VS Code وإدخال الرمز المميز
في VS Code، ثبّت امتداد Tabby من Marketplace. أدخل عنوان خادمك (مثل https://tabby.your-domain.com) والرمز المميز الشخصي في إعدادات الامتداد. يتفعّل الإكمال التلقائي فورًا عبر جميع الملفات المفتوحة.
LiteLLM كبوابة متعددة النماذج
إذا كنت تُنسّق عدة مصادر نماذج — Ollama على خادم VPS للعمل اليومي، وواجهة API خارجية للمهام المعقدة — يوحّد LiteLLM كل شيء خلف نقطة دخول واحدة متوافقة مع OpenAI. يشير Continue.dev أو أي عميل يتحدّث OpenAI إلى LiteLLM، الذي يوجّه إلى الخلفية الصحيحة وفق قواعد الأولوية أو الميزانية.
تحدّد حدود إنفاق لكل مفتاح API، ومسارات احتياطية تلقائية عند خطأ مزوّد، وتناوبًا بين النماذج من ملف تكوين مركزي. يُنشئ قالب VPS لـ LiteLLM في كتالوج ServOrbit البروكسي وقاعدة بيانات PostgreSQL بأمر واحد.
لا تكشف Ollama مباشرة على الإنترنت أبدًا. أغلق المنفذ 11434 بـ ufw deny 11434 واسمح فقط للبروكسي العكسي بالاتصال به محليًا. إذا كان عدة أشخاص يتشاركون نفس خادم Ollama، يُضيف LiteLLM طبقة إدارة مفاتيح API فردية فوقه دون تعديل إعدادات Ollama.
استكشاف الأخطاء وإصلاحها
انتهاء مهلة Ollama عند أول استدعاء. تحقق من أن الحاوية تعمل (docker ps) وأن النموذج محمّل (docker exec ollama ollama list). قد يستغرق نموذج 7B من 30 إلى 60 ثانية للتحميل.
النموذج أثقل من الذاكرة المتاحة. راقب docker stats. انتقل إلى تكميم أخف (Q3_K_M أو Q2_K) أو نموذج أكثر إحكامًا (1.5B أو 3B).
Continue.dev لا يجد الواجهة. تحقق أن apiBase في config.json يشير إلى عنوان HTTPS الخاص بالبروكسي وليس إلى localhost:11434. اختبر بـ curl -I https://ollama.your-domain.com.
زمن استجابة مرتفع بالمعالج فقط. احسب بـ 5 إلى 15 رمزًا في الثانية على نموذج 7B بصيغة Q4 بدون GPU. قلّل السياق المُرسَل إلى Continue.dev بتحديد معامل contextLength.
ما الذي يتغيّر عمليًا
جعل تحوّل Copilot إلى AI Credits الفوترة متغيّرة في اللحظة التي تستهلك فيها جلسات الوكلاء الأكثر. يُجيب خادم VPS مع Ollama بتكلفة شهرية ثابتة، وتحكّم كامل في النماذج المستخدمة، ومطالبات تبقى على بنيتك التحتية.
يغطّي Continue.dev الحالة الفردية في خمس دقائق دون تغيير بيئة التطوير. يغطّي Tabby حالة الفريق مع مصادقة بالرمز المميز وإدارة مركزية. يندمج LiteLLM إذا أردت تنسيق عدة مصادر نماذج من نقطة واحدة. هذه الأدوات الثلاثة مكمّلة لبعضها، وليست متنافسة: يعتمد الاختيار على عدد المطوّرين وحاجة التدقيق وتنوّع النماذج.
