Ce guide complet décrit la configuration et l'exécution de LLM locaux sur les systèmes Linux, incluant les exigences matérielles, une comparaison des frameworks populaires comme llama.cpp et Ollama, ainsi que des recommandations de modèles et de formats de quantification. Il vise à aider les utilisateurs à déployer efficacement des LLM localement pour la confidentialité, une faible latence et des économies de coûts.
Ce guide pratique détaille le processus de configuration des Grands Modèles Linguistiques (LLMs) localement, visant les économies de coûts et la confidentialité des données. Il couvre les exigences matérielles, compare des frameworks comme llama.cpp et Ollama, et fournit un processus d'installation étape par étape.
Cet article explique comment exécuter des agents d'IA localement sur votre propre matériel, garantissant confidentialité, économies de coûts et capacité hors ligne. Il détaille la pile technologique courante, comme Ollama et OpenClaw, les exigences matérielles et les limitations par rapport aux modèles hébergés dans le cloud.