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  - local: index
    title: 🤗 المحولات
  - local: quicktour
    title: جولة سريعة
  - local: installation
    title: التثبيت
  title: البدء
- sections:
  - local: pipeline_tutorial
    title: تشغيل الاستنتاج باستخدام خطوط الأنابيب
  - local: autoclass_tutorial
    title: كتابة تعليمات برمجية متكيفه باستخدام AutoClass
  - local: preprocessing
    title: معالجة البيانات مسبقًا
  - local: training
    title: ضبط نموذج مسبق التدريب
  - local: run_scripts
    title: التدريب باستخدام نص برمجي
  - local: accelerate
    title: إعداد تدريب موزع باستخدام 🤗 Accelerate
  - local: peft
    title: تحميل النماذج المخصصة وتدريبها باستخدام 🤗 PEFT
  - local: model_sharing
    title: مشاركة نموذجك
  - local: llm_tutorial
    title: التوليد باستخدام LLMs
  - local: conversations
    title: الدردشة مع المحولات
  title: البرامج التعليمية
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  - isExpanded: false
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    - local: tasks/sequence_classification
      title: تصنيف النصوص
    - local: tasks/token_classification
      title: تصنيف الرموز
    - local: tasks/question_answering
      title: الإجابة على الأسئلة
    - local: tasks/language_modeling
      title: نمذجة اللغة السببية
    - local: tasks/masked_language_modeling
      title: نمذجة اللغة المقنعة
    - local: tasks/translation
      title: الترجمة
    - local: tasks/summarization
      title: التلخيص
    - local: tasks/multiple_choice
      title: الاختيار المتعدد
    title: معالجة اللغات الطبيعية
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#     - local: tasks/audio_classification
#       title: تصنيف الصوت
#     - local: tasks/asr
#       title: التعرف التلقائي على الكلام
#     title: الصوت
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#     - local: tasks/image_classification
#       title: تصنيف الصور
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#       title: تجزئة الصور
#     - local: tasks/video_classification
#       title: تصنيف الفيديو
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#       title: اكتشاف الأشياء
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#       title: اكتشاف الأشياء بدون تدريب
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#       title: تصنيف الصور بدون تدريب
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#       title: تقدير العمق
#     - local: tasks/image_to_image
#       title: صورة إلى صورة
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#       title: استخراج ميزات الصورة
#     - local: tasks/mask_generation
#       title: توليد القناع
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#       title: التقليل المعرفي للرؤية الحاسوبية
#     title: الرؤية الحاسوبية
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#       title: وصف الصور Image captioning
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#       title: الإجابة على أسئلة المستندات
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#       title: الإجابة على الأسئلة المرئية
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#       title: تحويل النص إلى كلام
#     title: المتعددة الوسائط
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#       title: تخصيص استراتيجية التوليد
#     - local: kv_cache
#       title: أفضل الممارسات للتوليد باستخدام ذاكرة التخزين المؤقت
#     title: التوليد
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#     - local: tasks/idefics
#       title: مهام الصور مع IDEFICS
#     - local: tasks/prompting
#       title: دليل إرشادي لمحفزات النماذج اللغوية الكبيرة
#     title: الإرشاد
  title: أدلة المهام
- sections:
  - local: fast_tokenizers
    title: استخدم مجزئيات النصوص السريعة من 🤗 Tokenizers
  - local: multilingual
    title: الاستدلال باستخدام نماذج متعددة اللغات
  - local: create_a_model
    title: استخدام واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالنموذج
  - local: custom_models
    title: مشاركة نموذج مخصص
  - local: chat_templating
    title: قوالب لنماذج الدردشة
  - local: trainer
    title: المدرب
  - local: sagemaker
    title: تشغيل التدريب على Amazon SageMaker
  - local: serialization
    title: التصدير إلى ONNX
  - local: notebooks
    title: دفاتر الملاحظات مع الأمثلة
  - local: community
    title: موارد المجتمع
  - local: troubleshooting
    title: استكشاف الأخطاء وإصلاحها
  - local: gguf
    title: التوافق مع ملفات GGUF
  - local: tiktoken
    title: التوافق مع ملفات TikToken
  - local: modular_transformers
    title: الوحدات النمطية في `transformers`
  - local: how_to_hack_models
    title: اختراق النموذج (الكتابة فوق فئة لاستخدامك)
  title: أدلة المطورين
# - sections:
#   - local: quantization/overview
#     title: نظرة عامة
#   - local: quantization/bitsandbytes
#     title: bitsandbytes
#   - local: quantization/gptq
#     title: GPTQ
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#     title: AWQ
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#     title: AQLM
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#     title: VPTQ
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#     title: Quanto
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#     title: EETQ
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#     title: HQQ
#   - local: quantization/optimum
#     title: Optimum
#   - local: quantization/contribute
#     title: المساهمة بطريقة جديدة للتكميم
#   title: أساليب التكميم
# - sections:
#   - local: performance
#     title: الأداء-نظرة عامة
#   - local: llm_optims
#     title: تحسين الاستدلال LLM
#   - sections:
#     - local: perf_train_gpu_one
#       title: استخدام عدة وحدات معالجة رسوميات (GPUs) بشكل متوازٍ
#     - local: perf_train_gpu_many
#       title: وحدات معالجة الرسومات (GPU) متعددة والتوازي
#     - local: fsdp
#       title: Fully Sharded Data Parallel
#     - local: deepspeed
#       title: DeepSpeed
#     - local: perf_train_cpu
#       title: التدريب الفعال على وحدة المعالجة المركزية (CPU)
#     - local: perf_train_cpu_many
#       title: التدريب الموزع لوحدة المعالجة المركزية (CPU)
#     - local: perf_train_special
#       title: تدريب PyTorch على Apple silicon
#     - local: perf_hardware
#       title: الأجهزة المخصصة للتدريب
#     - local: hpo_train
#       title: البحث عن المعاملات المثلى باستخدام واجهة برمجة تطبيقات المدرب
#     title: تقنيات التدريب الفعال
#   - sections:
#     - local: perf_infer_cpu
#       title: الإستدلال على وحدة المعالجة المركزية (CPU)
#     - local: perf_infer_gpu_one
#       title: الإستدلال على وحدة معالجة الرسومات (GPU)
#     title: تحسين الاستدلال
#   - local: big_models
#     title: إنشاء نموذج كبير
#   - local: debugging
#     title: تصحيح الأخطاء البرمجية
#   - local: perf_torch_compile
#     title: تحسين الاستدلال باستخدام `torch.compile()`
#   title: الأداء وقابلية التوسع
# - sections:
#   - local: contributing
#     title: كيفية المساهمة في 🤗 المحولات؟
#   - local: add_new_model
#     title: كيفية إضافة نموذج إلى 🤗 المحولات؟
#   - local: add_new_pipeline
#     title: كيفية إضافة خط أنابيب إلى 🤗 المحولات؟
#   - local: testing
#     title: الاختبار
#   - local: pr_checks
#     title: التحقق من طلب السحب
#   title: المساهمة
- sections:
  - local: philosophy
    title: الفلسفة
  - local: glossary
    title: (قاموس المصطلحات (قائمة الكلمات
  - local: task_summary
    title: ما الذي يمكن أن تفعله 🤗 المحولات
  - local: tasks_explained
    title: كيف تحل المحولات المهام
  - local: model_summary
    title: عائلة نماذج المحول
  - local: tokenizer_summary
    title: ملخص برنامج مقسم النصوص (tokenizers)
  - local: attention
    title: الانتباه Attention
  - local: pad_truncation
    title: الحشو والتقليم
  - local: bertology
    title: BERTology
  - local: perplexity
    title: حيرة النماذج ذات الطول الثابت
  - local: pipeline_webserver
    title: خطوط الأنابيب للاستدلال على خادم الويب
  - local: model_memory_anatomy
    title: تشريح تدريب النموذج
  - local: llm_tutorial_optimization
    title: الاستفادة القصوى من LLMs
  title: أطر مفاهيمية
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#     - local: model_doc/auto
#       title: فئات يتم إنشاؤها ديناميكيًا
#     - local: main_classes/backbones
#       title: العمود الفقري
#     - local: main_classes/callback
#       title: عمليات الاسترجاع
#     - local: main_classes/configuration
#       title: التكوين
#     - local: main_classes/data_collator
#       title: مجمع البيانات
#     - local: main_classes/logging
#       title: التسجيل
#     - local: main_classes/model
#       title: النماذج
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#       title: توليد النصوص
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#       title: مخرجات النموذج
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#       title: التكميم
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#       title: برنامج مقسم النصوص
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#       title: مستخرج الميزات
#     - local: main_classes/image_processor
#       title: معالج الصور
#     title: الفئات الرئيسية
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#         title: Graphormer
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#       title: الطبقات المخصصة والمرافق
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#       title: مرافق عامة
#     - local: internal/time_series_utils
#       title: مرافق السلاسل الزمنية
#     title: مساعدون داخليون
#   title: API
