بقلم: يوسف | محرر أدوات الذكاء الاصطناعي · صوت تحريري بإشراف بشري
طور المبرمج @bringshrubberyy تطبيق ويب يتيح تشغيل تقنية Apple SHARP مباشرة في متصفحك لإنتاج نماذج Gaussian Splats ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة فقط، محققاً بذلك إنجازاً تقنياً يجلب قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى بيئة المتصفح المحلية دون الحاجة لمعالجة سحابية.
المشروع المسمى ml-sharp-web يستفيد من ONNX Runtime Web لتحويل نموذج Apple SHARP إلى صيغة قابلة للتشغيل في المتصفح، مما يعني أن صورك تبقى محلية تماماً ولا تُرسل إلى أي خادم خارجي. التطبيق مبني بـ React وTypeScript مع worker منفصل للاستدلال ونظام معاينة مدمج باستخدام مكتبة @mkkellogg/gaussian-splats-3d.
التحدي الأكبر في هذا المشروع يكمن في متطلبات الأجهزة والإعداد المعقد. النموذج المُصدَّر يستهلك حوالي 2.4 غيغابايت من مساحة القرص، وينتج ملفين منفصلين – الأول للهيكل والبيانات الوصفية (.onnx) والثاني للأوزان الفعلية (.onnx.data) – ويجب تقديمهما معاً من نفس المجلد في الخادم المحلي وإلا فسيفشل التطبيق في التحميل.
ما لم يوضحه المطور بشكل كافٍ هو أن الإعداد الأولي يتطلب خبرة تقنية معتبرة، خاصة في مرحلة تصدير نموذج Apple SHARP الأصلي إلى صيغة ONNX. هذه العملية تتطلب استنساخ مشروع Apple الأصلي، إعداد بيئة Python كاملة مع جميع التبعيات، وتشغيل سكريبت التصدير بنجاح – وهي خطوات قد تستغرق ساعات لحلّها مع المطورين المبتدئين.
من ناحية الأداء، التطبيق يعمل بشكل أفضل على متصفحات Chrome أو Edge في البيئات المكتبية، ويحتاج ذاكرة كبيرة وقوة معالجة عالية. المطور حذر من أن التشغيل الأول قد يستغرق وقتاً طويلاً لتحميل النموذج وتهيئة بيئة التشغيل، وأن الأخطاء الشائعة تشمل مشاكل تحميل ملفات WASM أو فشل الوصول لملفات النموذج الثقيلة.
رغم كونه نموذجاً أولياً تجريبياً، إلا أن هذا المشروع يشير إلى مستقبل واعد للذكاء الاصطناعي المحلي في المتصفحات. البحث الأصلي لـ Apple SHARP يوضح الأسس العلمية للتقنية، بينما يجب مراعاة أن استخدام أوزان النموذج الرسمية مقيد بـترخيص البحث العلمي فقط، مما يحد من الاستخدام التجاري المباشر.
