Files
crewAI/docs/ar/learn/custom-llm.mdx

56 lines
1.8 KiB
Plaintext

---
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.