2024 : Exécution gratuite des LLM en Local : Découvrez 5 Méthodes les plus Simples
Publié le 12 Avril 2024
Le déploiement de grands modèles de langage sur vos propres systèmes peut sembler complexe, mais avec les bons outils, cela devient étonnamment facile. Si vous souhaitez exécuter des modèles de langage localement, sans dépendre de services externes, cet article est fait pour vous. Voici cinq méthodes simples pour exécuter des LLM (Large Language Models) sur votre propre machine.
1. Le LLM de Simon Willison
Le LLM développé par Simon Willison est l’un des moyens les plus simples pour télécharger et utiliser des LLM open source localement. Vous n’avez même pas besoin d’installer Python ! Ce modèle vous permet d’explorer les capacités des LLM sans compromettre la confidentialité de vos données. Que vous souhaitiez discuter avec des lamas ou créer des applications complexes, le LLM de Simon Willison est un excellent point de départ.
2. Ollama : LLM Local sans Internet ni GPU
Ollama est un framework de premier ordre pour exécuter des LLM localement. Il ne nécessite pas d’accès à Internet ni de GPU. Vos données restent privées, et vous pouvez l’utiliser pour des tâches variées. Que vous soyez un développeur, un chercheur ou simplement curieux, Ollama vous permet d’explorer les LLM sans contraintes.
3. GPT for All : La Polyvalence au Service des LLM
GPT for All est un autre choix judicieux. Ce modèle local vous offre une grande polyvalence. Vous pouvez l’utiliser pour des conversations, des résumés de texte, ou même pour générer du code. Avec GPT for All, vous avez le contrôle total sur vos données et pouvez les exploiter à votre guise.
4. Private GPT : La Confidentialité avant Tout
Si la confidentialité est votre priorité, Private GPT est fait pour vous. Ce modèle local garantit que vos données ne quittent jamais votre machine. Vous pouvez l’utiliser pour des projets sensibles sans craindre que des tiers y aient accès.
5. Llama CPP : LLM pour les Développeurs
Llama CPP est un modèle adapté au développement. Il vous permet d’explorer les LLM pour des tâches spécifiques, comme la synthèse vocale ou les traductions linguistiques. Si vous êtes un développeur cherchant à intégrer des fonctionnalités de langage dans vos applications, Llama CPP est un excellent choix.
En conclusion, exécuter des LLM localement offre de nombreux avantages : confidentialité, contrôle total sur vos données et possibilité d’explorer de nouveaux modèles. Alors, lancez-vous et découvrez les merveilles que ces modèles peuvent accomplir sur votre propre machine ! 🚀
Note : Les scénarios d’usage présentés dans cet article ont été testés sur un PC Dell équipé d’un processeur Intel i9, de 64 Go de RAM et d’un GPU Nvidia GeForce, ainsi que sur un Mac doté d’une puce M1 et de 16 Go de RAM1.
Sources a consulter pour plus de renseignements :
Liens directs vers les cinq LLM mentionnés dans l’article :
Le LLM de Simon Willison : L’un des moyens les plus simples pour télécharger et utiliser des LLM open source localement sur votre propre machine.
Ollama : Un framework de premier ordre pour exécuter des LLM localement sans nécessiter d’accès à Internet ni de GPU.
GPT for All : Un modèle local polyvalent que vous pouvez utiliser pour des conversations, des résumés de texte ou même pour générer du code.
Private GPT : Si la confidentialité est votre priorité, ce modèle garantit que vos données ne quittent jamais votre machine.
Llama CPP : Un modèle adapté au développement, idéal pour intégrer des fonctionnalités de langage dans vos applications.
