---
title: تنفيذ LLM مخصص
description: تعلم كيفية إنشاء تنفيذات LLM مخصصة في CrewAI.
icon: code
mode: "wide"
---

## نظرة عامة

يدعم CrewAI تنفيذات LLM المخصصة من خلال فئة `BaseLLM` المجردة. يتيح لك ذلك دمج أي مزود LLM لا يحظى بدعم مدمج في LiteLLM، أو تنفيذ آليات مصادقة مخصصة.

## بداية سريعة

راجع الملف الإنجليزي الأصلي للحصول على تنفيذ LLM مخصص كامل يوضح طريقة `call()` المطلوبة والطرق الاختيارية مثل `supports_function_calling()` و`get_context_window_size()`.

## استخدام LLM المخصص

```python
from crewai import Agent, Task, Crew

custom_llm = CustomLLM(
    model="my-custom-model",
    api_key="your-api-key",
    endpoint="https://api.example.com/v1/chat/completions",
    temperature=0.7
)

agent = Agent(
    role="Research Assistant",
    goal="Find and analyze information",
    backstory="You are a research assistant.",
    llm=custom_llm
)

task = Task(
    description="Research the latest developments in AI",
    expected_output="A comprehensive summary",
    agent=agent
)

crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()
```

## الطرق المطلوبة

### البنّاء: `__init__()`

**مهم**: يجب استدعاء `super().__init__(model, temperature)` مع المعاملات المطلوبة.

### الطريقة المجردة: `call()`

طريقة `call()` هي قلب تنفيذ LLM. يجب أن تقبل الرسائل وتعيد استجابة نصية وتعالج الأدوات واستدعاء الدوال إذا كانت مدعومة.

يغطي هذا الدليل أساسيات تنفيذ LLM مخصصة في CrewAI.