Guide des LLM Locaux : Débuter avec Ollama, LM Studio et plus
Avec l'intérêt croissant pour la confidentialité de l'IA et la personnalisation, exécuter des modèles de langage large (LLM) localement sur votre propre matériel est devenu de plus en plus populaire. Mais pour les débutants, l'écosystème d'outils comme Ollama, LM Studio et Open WebUI peut être intimidant. Ce guide détaille tout ce que vous devez savoir pour commencer avec les LLM locaux.
Comprendre les LLM locaux
Exécuter des LLM localement offre plusieurs avantages :
- Confidentialité Complète : Vos données ne quittent jamais votre machine
- Aucun Coût d'Abonnement : Utilisez des modèles open-source gratuitement
- Personnalisation : Ajustez finement les modèles pour des cas d'usage spécifiques
- Accès Hors Ligne : Travaillez sans connexion internet
Exigences matérielles
Votre matériel déterminera quels modèles vous pouvez exécuter efficacement :
Exigences de VRAM GPU
- 4GB VRAM : Exécutez Gemma 2B, Phi 3 Mini en Q8 ou Llama 3 8B/Gemma 9B en Q4
- 8GB VRAM : Exécutez Llama 3 8B/Gemma 9B en Q8
- 16GB VRAM : Exécutez Gemma 27B/Command R 35B en Q4
- 24GB VRAM : Exécutez Gemma 27B en Q6 ou Llama 3 70B en Q2
Les quantifications (Q2, Q4, etc.) compressent les modèles pour fonctionner sur du matériel moins puissant. Q8 offre une haute qualité avec une perte d'intelligence minimale, tandis que Q2 convient uniquement aux grands modèles sur des tâches non codantes.
Meilleurs outils pour débutants
LM Studio
LM Studio offre le point d'entrée le plus simple pour les débutants :
- Interface GUI facile à utiliser
- Bibliothèque de modèles intégrée avec téléchargements en un clic
- Options de quantification automatique
- Serveur API compatible OpenAI
- Support pour les modèles d'embedding comme Nomic Embed v1.5
Ollama
Ollama fournit une approche plus axée développeur :
- Interface en ligne de commande (simple mais puissante)
- Excellent pour les programmeurs et l'intégration API
- Optimisation des performances excellente
- Fonctionne bien avec diverses interfaces
AnythingLLM
AnythingLLM combine le traitement de documents avec des LLM locaux :
- RAG (Génération Augmentée par Récupération) intégré
- Indexation et vectorisation de documents
- Interface conviviale
- Support de modèles locaux et cloud
Open WebUI
Une interface puissante principalement pour Ollama :
- Ensemble de fonctionnalités riche
- Support multi-utilisateur
- Fonctionne sur les réseaux locaux
- Options de personnalisation
Guide de configuration étape par étape
Débuter avec LM Studio
- Téléchargez et installez LM Studio depuis leur site web
- Parcourez la bibliothèque de modèles et téléchargez un modèle adapté à votre matériel
- Sélectionnez votre niveau de quantification préféré
- Exécutez le modèle localement et commencez à discuter
- Optionnellement, activez le serveur API pour vous connecter avec d'autres applications
Frameworks populaires pour exécuter des LLM localement
Il existe plusieurs excellents frameworks pour exécuter des LLM sur votre machine locale. Voici une analyse des options les plus conviviales :
1. GPT4All
GPT4All est l'une des options les plus conviviales pour les débutants pour exécuter des LLM localement :
- Configuration facile : Processus d'installation simple avec une GUI conviviale
- Accélération GPU : Utilise automatiquement CUDA si disponible
- Intégration OpenAI : Peut utiliser votre clé API OpenAI pour accéder à GPT-3.5/4
- Réponses contextuelles : Connectez des dossiers locaux pour des requêtes basées sur des documents
- Serveur API : Activez le serveur API pour l'intégration avec d'autres applications
2. LM Studio
LM Studio offre plus de personnalisation que GPT4All :
- Bibliothèque de modèles riche : Accès facile pour télécharger des modèles depuis Hugging Face
- Sessions de modèles multiples : Exécutez et comparez différents modèles simultanément
- Configuration avancée : Ajustez finement les paramètres de modèle pour des performances optimales
- Serveur d'inférence local : Lancez un serveur API en un clic
- Haute performance : Optimisé pour la vitesse avec l'accélération GPU
3. AnythingLLM
AnythingLLM combine le traitement de documents avec des LLM locaux :
- RAG intégré : Génération Augmentée par Récupération intégrée
- Indexation de documents : Traite et vectorise automatiquement votre contenu
- Interface conviviale : Design épuré pour une interaction facile
- Support de modèle flexible : Fonctionne avec des modèles locaux et cloud
- Capacité multi-utilisateur : Supporte la collaboration d'équipe
4. Jan
Jan combine vitesse avec une interface élégante :
- Génération de réponse rapide : Génère des réponses à ~53 tokens/sec
- Belle interface : Interface propre, similaire à ChatGPT
- Importation de modèles : Importez des modèles depuis d'autres frameworks
- Extensions : Installez des extensions pour améliorer les fonctionnalités
- Support de modèles propriétaires : Utilisez des modèles d'OpenAI, MistralAI et Groq
5. llama.cpp
Une implémentation puissante en C/C++ qui alimente de nombreuses applications LLM :
- Haute efficacité : Écrit en C/C++ pour des performances maximales
- Déploiement flexible : Exécutez via ligne de commande ou interface web
- Accélération GPU : Installez la version compatible CUDA pour des réponses plus rapides
- Personnalisation profonde : Ajustez finement tous les paramètres de modèle
- Convivial pour développeurs : Excellent pour intégrer dans des applications personnalisées
6. llamafile
Simplifie llama.cpp en un seul fichier exécutable :
- Exécutable à fichier unique : Combine llama.cpp avec Cosmopolitan Libc
- Aucune configuration nécessaire : Utilise automatiquement le GPU sans configuration
- Support multimodal : Des modèles comme LLaVA peuvent traiter images et texte
- Haute performance : Beaucoup plus rapide que llama.cpp standard (jusqu'à 5x)
- Multiplateforme : Fonctionne sur Windows, macOS et Linux sans problème
7. Ollama
Outil axé ligne de commande avec large support d'applications :
- Basé terminal : Facile à utiliser via ligne de commande
- Large support de modèles : Accédez à Llama 3, Mistral, Gemma et plus
- Intégration d'applications : De nombreuses applications acceptent l'intégration Ollama
- Support de modèles personnalisés : Utilisez des modèles téléchargés depuis d'autres frameworks
- Commandes simples : Commandes faciles à retenir pour la gestion de modèles
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8. NextChat
Parfait pour ceux qui veulent utiliser des modèles propriétaires localement :
- Intégration API : Utilisez GPT-3, GPT-4 et Gemini Pro via clés API
- Interface web disponible : Également disponible comme application web
- Déploiement en un clic : Déployez facilement votre propre instance web
- Stockage de données local : Données utilisateur sauvegardées localement pour la confidentialité
- Options de personnalisation : Contrôle total sur les paramètres de modèle
Configuration du traitement de documents (RAG)
Pour ceux qui cherchent à discuter avec leurs documents :
- Choisissez une solution avec capacités RAG (AnythingLLM, Jan.io)
- Importez vos documents (PDFs, fichiers Word, dépôts de code)
- Le système indexera et vectorisera automatiquement votre contenu
- Connectez-vous à votre LLM local ou un fournisseur cloud
- Commencez à poser des questions sur vos documents
Sujets avancés
Comprendre les tailles et capacités des modèles
Différentes tailles de modèles offrent diverses capacités :
- Petits modèles (2B-8B paramètres) : Assistance de base, raisonnement limité
- Modèles moyens (8B-30B paramètres) : Bon raisonnement, capacités de codage
- Grands modèles (30B+ paramètres) : Raisonnement avancé, connaissances spécialisées
Exécuter des modèles sur plusieurs GPU
Pour des modèles plus grands, vous pouvez distribuer la charge de travail :
- Utilisez le parallélisme de tenseur pour diviser les modèles entre GPU
- Configurez l'allocation VRAM pour des performances optimales
