Skip to main content
على غرار Overleaf Server Pro، يأتي Ayakaleaf Pro الخاص بنا كحاوية Docker، وهو بديل مباشر يمكن استخدامه مكانه، ويتضمن بالإضافة إلى ذلك ميزات مثل SSO عبر LDAP و SAML2، وأمانًا محسّنًا، وتتبع التغييرات، والتعليقات، ونسختنا المحسّنة من TeX Live، والقوالب، ولوحة الإدارة.
  • إذا كنت تريد فقط اختبار ميزات Ayakaleaf Pro أو تجربة العرض التوضيحي، فيمكنك اتباع دليل using-the-github-codespace.md. تستخدم بيئة العرض التوضيحي تثبيتًا مصغّرًا من TeX Live، لذا قد لا تُترجم بعض مشاريعك بنجاح.
  • إذا لم يسبق لك نشر أي إصدار من Overleaf، فيُرجى الرجوع إلى إعداد Docker لتثبيت Docker Engine أولًا، ثم تثبيت Overleaf using-the-toolkit.
  • إذا كنت قد نشرت بالفعل Community Edition من Overleaf، فيُرجى الرجوع إلى migrate-from-existing.md للترحيل إلى Ayakaleaf Pro.
  • إذا كنت تفضّل استخدام وكلاء مثل Claude أو Codex، فيمكنك الرجوع إلى: using-claude-or-codex.md.
  • إذا كنت بحاجة إلى النشر في بيئة غير متصلة بالإنترنت أو معزولة، فيُرجى الرجوع إلى: air-gapped-offline-deployments.md.
  • إذا كنت مستخدمًا حاليًا لـ Server Pro، فيُرجى فتح issue لإعلامنا قبل الترحيل إلى Ayakaleaf Pro، لأن بيانات القوالب مخزّنة بتنسيق مختلف قليلًا. ويسعدنا جدًا مساعدتك في الترحيل من Server Pro إلى Ayakaleaf Pro مجانًا.
  • إذا سئمت يومًا من Ayakaleaf Pro وأردت العودة إلى Overleaf Community Edition الرسمي، فهذا مدعوم بالكامل، ولن تفقد أيًا من بياناتك. بالنسبة لمستخدمي Overleaf Toolkit الرسمي، ما عليك سوى إزالة ملف YAML الخاص بالتجاوز (override). أما مستخدمو ayaka-notes toolkit، فعليهم تعطيل الخيار SERVER_PRO. وسيعود كل شيء بعد ذلك إلى Community Edition القياسي.
يُرجى اختيار طريقة التثبيت وفقًا لاحتياجاتك:

استخدام GitHub Codespace

استخدام Toolkit

استخدام Claude أو Codex

عمليات النشر المعزولة/دون اتصال

الترحيل من تثبيت قائم

​
متطلبات العتاد

أجرينا اختبارات ذات صلة ووجدنا أنه إذا شغّلت Overleaf على خادم بنواتين وذاكرة RAM بسعة 2 GB، فإن مكوناته الأساسية — المعتمدة أساسًا على Node.js — ستستهلك نحو 1 GB من الذاكرة. وقد يحتاج Redis و MongoDB إلى 0.5 GB إضافية، بينما قد يستهلك تشغيل حاوية Docker معزولة للترجمة 0.3 GB أخرى. وهذا يعني أن خادمًا بنواتين و 2 GB لا يمكنه عمليًا التعامل إلا مع عملية ترجمة متزامنة واحدة تقريبًا في كل مرة.
  • الحد الأدنى لمتطلبات العتاد لتثبيت Ayakaleaf Pro هو معالج بنواتين و 3 GB من ذاكرة RAM.
  • نظرًا لحجم صورة TeX Live الخاصة بنا، يلزم 40 GB على الأقل من مساحة التخزين لتفعيل الترجمة المعزولة.
  • إذا كنت تريد تثبيت المجموعة الكاملة من صور TeX Live من 2020 حتى 2026، فيُرجى التأكد من توفر 150 GB على الأقل من المساحة الحرة على القرص.
فيما يلي بعض إعدادات العتاد الموصى بها لسيناريوهات الاستخدام المختلفة:

​
متطلبات البرمجيات

بالنسبة لمتطلبات البرمجيات، نوصي باستخدام إصدار حديث ومستقر من Ubuntu (مثل Ubuntu 24.04 في 2025–2026، و Ubuntu 22.04 في 2023–2024) مع أحدث إصدار مستقر من Docker.
الاستقرار أولًا: اختر أحدث إصدار Ubuntu LTS مضى على صدوره بعض الوقت، وليس إصدارًا صدر للتو. على سبيل المثال، اعتبارًا من أكتوبر 2026، لا يُدعم Ubuntu 26.04: فهو يأتي مع نواة Linux 7.0، ويرفض MongoDB البدء على أنوية Linux من 6.19 حتى 7.0.13 (التفاصيل)، لذا يُرجى استخدام Ubuntu 24.04.
لا نوصي بنشر Ayakaleaf Pro على Windows أو على أنظمة تشغيل أخرى غير مدعومة مثل CentOS، إذ قد تواجه مشكلات توافق أو مشكلات غير متوقعة أثناء التثبيت والتشغيل. لكن إذا رغبت في تجربة نشر Ayakaleaf Pro على أنظمة قائمة على ARM أو على macOS، فنرحب بمشاركتك تجربتك وملاحظاتك مع المجتمع.

​
أداء LaTeX

LaTeX برنامج أحادي الخيط، أي أنه لا يستطيع استخدام أكثر من نواة معالج واحدة في كل مرة. وعند ترجمة مستند واحد، يكون الأداء محدودًا بشكل أساسي بسرعة تردد النواة الواحدة في المعالج. لذلك كلما كان أداء النواة الواحدة في معالجك أسرع، تمكنت من ترجمة المستند بشكل أسرع. ولا تكون أنوية المعالج الإضافية مفيدة إلا عندما يترجم عدة مستخدمين مستندات في الوقت نفسه. باستخدام قالب ThuThesis كمثال، يبلغ وقت الترجمة نحو 6 ثوانٍ على معالج Intel Core i9-14900K (5.6 GHz)، بينما يستغرق نحو 13 ثانية على نسخة Azure Standard D2as v5 (2 vCPUs، و 8 GiB RAM) العاملة بمعالج AMD EPYC 7763 (3.2 GHz). بالطبع، يعتمد أداء الترجمة الفعلي على إعدادات العتاد لديك. فمعظم معالجات الخوادم لا تعمل بترددات عالية مثل 14900K، لذا ستحتاج إلى الموازنة بين التكلفة وسرعة الترجمة. في الوقت نفسه، أجرينا أيضًا تحليلًا معمقًا لأداء ترجمة LaTeX. إذا كنت مهتمًا، فيُرجى الرجوع إلى مدونتنا Overleaf Benchmark: A Deep Research of Concurrent LaTeX Compilation in Overleaf (SaaS and Self-host).
آخر تعديل في ٤ أكتوبر ٢٠٢٦