Exécuter un grand modèle de langue (LLM) sur votre ordinateur est maintenant plus facile que jamais. Avec seulement votre PC, vous pouvez exécuter des modèles comme Llama, Mistral ou Phi, en privé et hors ligne. Ce guide vous montrera comment configurer un LLM open-source localement, expliquer les outils impliqués et vous guider à travers les méthodes d'installation de l'interface utilisateur et de la ligne de commande. Ce que nous couvrirons Comprendre les LLMs Open Source Choisir une plate-forme pour exécuter des LLM localement Installation de l'Ollama Installer et exécuter des LLM via la ligne de commande Gestion des modèles et des ressources Utilisation d'Ollama avec d'autres applications Résolution de problèmes et problèmes communs Pourquoi exécuter des LLM localement compte Conclusion Comprendre les LLMs Open Source Un grand modèle de langue open-source est un type d’IA qui peut comprendre et générer du texte, tout comme ChatGPT. Vous pouvez télécharger les fichiers de modèle, les exécuter sur votre machine et même les ajuster pour vos cas d'utilisation. Des projets tels que Llama 3, Mistral, Gemma et Phi ont permis d'exécuter des modèles qui conviennent bien au matériel de consommation. Vous pouvez choisir entre des modèles plus petits qui fonctionnent sur des CPU ou des plus grands qui bénéficient des GPU. L'exécution de ces modèles localement vous donne la confidentialité, le contrôle et la flexibilité. Il aide également les développeurs à intégrer des fonctionnalités d'IA dans leurs applications sans compter sur les API cloud. Choisir une plate-forme pour exécuter des LLM localement Pour exécuter un modèle open source, vous avez besoin d’une plate-forme qui puisse le charger, gérer ses paramètres et fournir une interface pour interagir avec lui. Trois options populaires pour la mise en place locale sont: Ollama — un système convivial qui exécute des modèles comme OpenAI GPT OSS, Google Gemma avec une seule commande. LM Studio — une application de bureau graphique pour ceux qui préfèrent une interface point-et-clic. Gpt4All — une autre application de bureau GUI populaire. Nous utiliserons Ollama comme exemple dans ce guide car il est largement pris en charge et s’intègre facilement avec d’autres outils. Installation de l'Ollama fournit un installer à un clic qui établit tout ce dont vous avez besoin pour exécuter des modèles locaux. Ollé Visitez le site officiel d'Ollama et téléchargez l'installateur Windows. Une fois téléchargé, double-cliquez sur le fichier pour démarrer l'installation.Le guide de configuration vous guidera à travers le processus, qui ne prend que quelques minutes. Lorsque l'installation est terminée, Ollama s'exécutera en arrière-plan en tant que service local. Vous pouvez y accéder soit à travers son interface graphique de bureau, soit à l'aide de la ligne de commande. Après avoir installé Ollama, vous pouvez ouvrir l'application à partir du menu Démarrer. L'interface utilisateur facilite pour les débutants de commencer à interagir avec les modèles locaux. À l'intérieur de l'interface Ollama, vous verrez une simple boîte de texte où vous pouvez taper des prompts et recevoir des réponses. Pour télécharger et utiliser un modèle, il suffit de le sélectionner de la liste. Ollama prendra automatiquement les poids du modèle et les chargera dans la mémoire. La première fois que vous posez une question, il téléchargera le modèle s'il n'existe pas. . Modèles de page de recherche Je vais utiliser le modèle, qui est le plus petit modèle disponible à Ollama. Gémeaux 270m Vous pouvez voir le modèle téléchargé lorsque vous l'utilisez pour la première fois.En fonction de la taille du modèle et de la performance de votre système, cela peut prendre quelques minutes. Une fois chargé, vous pouvez commencer à discuter ou à exécuter des tâches directement dans l'interface utilisateur. Il est conçu pour ressembler à une fenêtre de chat normale, mais tout s'exécute localement sur votre PC. Vous n'avez pas besoin d'une connexion Internet après le téléchargement du modèle. Installer et exécuter des LLM via la ligne de commande Si vous préférez plus de contrôle, vous pouvez utiliser l'interface ligne de commande Ollama (CLI). Ceci est utile pour les développeurs ou ceux qui veulent intégrer des modèles locaux dans des scripts et des flux de travail. Pour ouvrir la ligne de commande, recherchez « Command Prompt » ou « PowerShell » dans Windows et exécutez-la. Pour vérifier si l'installation a fonctionné, tapez : ollama --version Si vous voyez un numéro de version, Ollama est prêt. Ensuite, pour exécuter votre premier modèle, utilisez la commande pull: ollama pull gemma3:270m Cela permettra de télécharger le modèle Gemma sur votre machine. Une fois le processus terminé, commencez par : ollama run gemma3:270m Ollama lancera le modèle et ouvrira une prompt interactive où vous pouvez taper des messages. Tout se passe localement et vos données ne quittent jamais votre ordinateur. Vous pouvez arrêter le modèle à tout moment en tapant . /bye Gestion des modèles et des ressources Chaque modèle que vous téléchargez prend de l'espace disque et de la mémoire. Les modèles plus petits comme le Phi-3 Mini ou le Gemma 2B sont plus légers et conviennent à la plupart des ordinateurs portables de consommation. Vous pouvez énumérer tous les modèles installés en utilisant : ollama list Et enlever un quand vous n'en avez plus besoin : ollama rm model_name Si votre PC a une RAM limitée, essayez d'exécuter d'abord des modèles plus petits. Vous pouvez expérimenter avec des modèles différents pour trouver le bon équilibre entre vitesse et précision. Utilisation d'Ollama avec d'autres applications Une fois que vous avez installé Ollama, vous pouvez l'utiliser au-delà de l'interface de chat. Les développeurs peuvent se connecter à elle en utilisant des API et des ports locaux. Ollama exécute un serveur local sur Cela signifie que vous pouvez envoyer des demandes à partir de vos propres scripts ou applications. http://localhost:11434 Par exemple, un script Python simple peut appeler le modèle local comme ceci: import requests, json # Define the local Ollama API endpoint url = "http://localhost:11434/api/generate" # Send a prompt to the Gemma 3 model payload = { "model": "gemma3:270m", "prompt": "Write a short story about space exploration." } # stream=True tells requests to read the response as a live data stream response = requests.post(url, json=payload, stream=True) # Ollama sends one JSON object per line as it generates text for line in response.iter_lines(): if line: data = json.loads(line.decode("utf-8")) # Each chunk has a "response" key containing part of the text if "response" in data: print(data["response"], end="", flush=True)This setup turns your computer into a local AI engine. You can integrate it with chatbots, coding assistants, or automation tools without using external APIs. Résolution de problèmes et problèmes communs Si vous rencontrez des problèmes de fonctionnement d'un modèle, vérifiez d'abord vos ressources système. Les modèles ont besoin de RAM et d'espace disque suffisants pour charger correctement. La fermeture d'autres applications peut aider à libérer la mémoire. Parfois, le logiciel antivirus peut bloquer les ports réseau locaux.Si Ollama ne démarre pas, ajoutez-le à la liste des programmes autorisés. Si vous utilisez le CLI et que vous voyez des erreurs concernant les pilotes GPU, assurez-vous que vos pilotes graphiques sont à jour. Ollama prend en charge l'exécution de la CPU et de la GPU, mais les pilotes mis à jour améliorent la performance. Pourquoi exécuter des LLM localement compte Exécuter des LLMs localement change la façon dont vous travaillez avec l'IA. Il est idéal pour les développeurs qui veulent prototyper rapidement, les chercheurs qui explorent le fine-tuning ou les amateurs qui valorisent la vie privée. Les modèles locaux sont également parfaits pour les environnements hors ligne. Vous pouvez expérimenter avec la conception rapide, générer du contenu ou tester des applications assistées par l'IA sans connexion Internet. Au fur et à mesure que le matériel s’améliore et que les communautés open source se développent, l’IA locale continuera de devenir plus puissante et accessible. Conclusion Avec des outils comme Ollama et LM Studio, vous pouvez télécharger un modèle, l'exécuter localement et commencer à générer du texte en quelques minutes. L'interface utilisateur est conviviale pour les débutants, tandis que la ligne de commande offre un contrôle complet pour les développeurs. Que vous construisiez une application, que vous testiez des idées ou que vous exploriez l'IA pour un usage personnel, les modèles exécutés localement mettent tout entre vos mains, ce qui le rend rapide, privé et flexible. J'espère que vous avez apprécié cet article Inscrivez-vous à ma newsletter gratuite TuringTalks.ai pour plus de tutoriels pratiques sur l'IA. Abonnez-vous à ma newsletter gratuite Pour plus de tutoriels pratiques sur AI. Téléchargez.ai Téléchargez.ai
