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Une collection de réseaux neuronaux et d’outils IA que vous pouvez exécuter localement sur votre ordinateur ou sur votre propre serveur.
Une collection de réseaux neuronaux et d’outils IA que vous pouvez exécuter localement sur votre ordinateur ou sur votre propre serveur.
Oui, si l’application et le modèle sont déjà installés sur votre appareil. Il faut généralement une connexion Internet au départ pour télécharger l’application, les poids du modèle et les mises à jour. Ensuite, le chat local et la génération peuvent fonctionner hors ligne.
Pour une première configuration locale, LM Studio, Jan, GPT4All ou Msty Studio sont généralement les options les plus simples. Ils offrent des interfaces de bureau, la sélection de modèles et moins de configuration manuelle que les solutions côté serveur.
Pour une utilisation via API, on choisit souvent Ollama ou LocalAI. Ollama est plus simple à prendre en main et fonctionne bien pour les développeurs, tandis que LocalAI est utile si vous avez besoin d’un backend compatible avec OpenAI et d’un contrôle plus poussé sur une pile auto-hébergée.
Pas toujours. Les petits LLM peuvent fonctionner sur un CPU, mais les performances seront plus lentes. Pour les modèles plus volumineux et la génération d’images, un GPU moderne ou Apple Silicon avec suffisamment de mémoire est préférable.
GPT4All et AnythingLLM sont pratiques pour discuter avec des fichiers locaux. LM Studio prend aussi en charge le travail sur des documents hors ligne. Pour une option auto-hébergée orientée équipe, Open WebUI mérite d’être envisagé.
Oui. DiffusionBee est une option plus simple pour macOS, tandis que ComfyUI et d’autres interfaces basées sur Stable Diffusion offrent une configuration plus avancée. Comme pour les modèles de texte, il faut d’abord télécharger les modèles et les dépendances.
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