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Blog Local LLM

Guides pratiques sur la VRAM, le Mac, la quantification, les modèles de code et les modèles de vision locaux.

Guide de la mémoire vidéo

Quels grands modèles locaux peuvent être exécutés avec différentes mémoires graphiques ?

De 6 Go, 8 Go, 12 Go, 24 Go à 48 Go, expliquez comment le volume des paramètres du modèle, la version quantifiée, le cache KV et la surcharge du système se combinent pour déterminer s'il peut être chargé.

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Puce de pomme

Comment la mémoire unifiée Apple affecte-t-elle le LLM local ?

Expliquez pourquoi la mémoire totale du Mac ne peut pas être utilisée comme mémoire vidéo et comment choisir le modèle approprié pour les machines de 16 Go, 32 Go, 64 Go et 128 Go.

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Quantifier

Q4, Q5, Q6, Q8 Comment dois-je choisir la quantification ?

La quantification GGUF la plus courante de l'utilisation de la mémoire, de la perte de qualité et du compromis en matière de vitesse aide les utilisateurs à comprendre les trois préférences : priorité à la qualité, équilibre et contexte long.

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modèle de programmation

Comment choisir un LLM local adapté à la programmation ?

À partir des quatre scénarios de génération de code, d'interprétation, de reconstruction et de contexte long, expliquez pourquoi les objectifs de programmation ne peuvent pas se limiter à la taille du modèle et au volume de téléchargement.

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multimodal

Comment exécuter un modèle de vision locale et un modèle multimodal ?

Cet article présente les problèmes supplémentaires de mémoire graphique, d'encodeur d'image, de contexte et de prise en charge du raisonnement qui doivent être pris en compte dans les modèles visuels par rapport aux modèles textuels.

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Sélection d'outils

Quelles sont les différences entre Ollama, LM Studio et lama.cpp ?

Expliquez aux utilisateurs ordinaires l'expérience d'installation, la gestion des modèles, le réglage des performances et les groupes applicables de trois méthodes d'exécution locales courantes.

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Guide VRAM

6 Go de VRAM suffisent-ils pour un LLM local ?

Ce qu’une carte 6 Go peut lancer, quelles tailles et quantifications sont réalistes, et quand il vaut mieux changer de matériel.

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Guide matériel

Meilleur GPU pour les LLM locaux : ce qui compte vraiment

Choisir un GPU pour LLM local selon la VRAM, la bande passante, le support logiciel et les modèles visés.

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Choix du modèle

Quel LLM local puis-je exécuter ? Guide pratique

Associer RAM, VRAM, système, usage et préférence de qualité à des modèles réellement exécutables.

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Guide des modèles

Modèles Local LLM expliqués : tailles, formats et compromis

Un guide pratique des familles de modèles Local LLM, du nombre de paramètres, des fichiers GGUF, des niveaux de quantization, de la longueur de contexte et du choix d’un modèle adapté à votre hardware.

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Guide hardware

Combien de VRAM faut-il pour un Local LLM ?

Un guide orienté hardware sur les besoins en VRAM des Local LLMs, incluant les poids du modèle, la quantization, le KV cache, la longueur de contexte, l’overhead d’exécution et les niveaux réalistes de GPU.

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Guide Windows

Exécuter un LLM localement sur Windows : hardware, outils et configuration

Un guide Windows pratique pour exécuter des Local LLMs avec Ollama, LM Studio, llama.cpp, les drivers GPU, la sélection de modèles, la planification de la VRAM et les étapes courantes de dépannage.

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guide macOS

Exécuter un LLM localement sur macOS : Apple Silicon, mémoire et outils

Un guide macOS pratique pour exécuter des Local LLM sur Apple Silicon, couvrant la mémoire unifiée, MLX, Metal, Ollama, LM Studio, llama.cpp, le choix du modèle et les limites réalistes.

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guide Linux

Exécuter un LLM localement sur Linux : GPU, pilotes, outils et configuration

Un guide Linux pratique pour exécuter des Local LLM avec NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Ollama, LM Studio, llama.cpp, les formats de modèles, la planification de la VRAM et la sécurité serveur.

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guide des modèles

Meilleurs modèles local AI : choisir ce qui tourne sur votre matériel

Un guide pratique pour choisir les meilleurs modèles local AI pour le chat, le code, l’écriture, les maths, la vision et l’utilisation hors ligne, selon l’adéquation matérielle, la quantization, les benchmarks et le format du modèle.

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Guide des modèles

Meilleurs modèles Local LLM : comment choisir le bon

Un guide pratique pour choisir les meilleurs modèles Local LLM pour votre matériel, incluant la taille du modèle, la quantification, les fichiers GGUF, le codage, la rédaction, le raisonnement, la vision et l’adéquation mémoire.

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Guide des modèles

Meilleur LLM à exécuter localement : un guide pratique axé sur le matériel

Un guide pratique pour trouver le meilleur LLM à exécuter localement sur votre ordinateur, en fonction de la VRAM, de la RAM, du système d’exploitation, de la taille du modèle, de la quantification, de la vitesse, de la confidentialité et du cas d’usage.

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Guide comparatif

Local LLM vs cloud LLM : lequel devriez-vous utiliser ?

Une comparaison pratique des local LLMs et des cloud LLMs selon la confidentialité, le coût, la vitesse, la qualité, le matériel, l’utilisation hors ligne, la maintenance et les workflows réels.

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Guide des modèles

Guide du modèle Local AI : Comment choisir ce qui s'exécute sur votre ordinateur

Un guide pratique des modèles d'IA locaux, couvrant les LLM, les modèles de vision, les intégrations, l'ajustement matériel, la quantification, la confidentialité, les outils et les choix de téléchargement.

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Offline AI

Offline AI : Que peut-on exécuter localement sans le cloud ?

Un guide pratique sur ce que l'IA hors ligne peut faire localement, y compris le chat, le codage, l'écriture, la synthèse, l'intégration, la vision, les limites matérielles et les compromis en matière de confidentialité.

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Guide du débutant

Local LLM pour les débutants : matériel, modèles et premiers pas

Un guide convivial pour les débutants sur les LLM locaux, expliquant le matériel, VRAM, RAM, la quantification, les fichiers de modèle, les outils, la confidentialité et comment choisir un premier modèle.

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Guide de configuration

Local LLM Liste de contrôle d'installation : matériel, modèles, outils et sécurité

Une liste de contrôle de configuration pratique pour exécuter un LLM local, couvrant le matériel, VRAM, RAM, le choix du modèle, la quantification, les outils, les serveurs locaux, les tests et la sécurité.

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FAQ

FAQ Local LLM : réponses avant de télécharger un modèle

Des réponses claires aux questions LLM locales courantes sur le choix VRAM, RAM, GPU, la quantification, la confidentialité, la vitesse, l'utilisation hors ligne, les outils et les téléchargements de modèles.

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Guide des outils

Cursor avec Local LLM : ce qui fonctionne, ce qui casse et comment choisir un modèle

Un guide pratique sur l'utilisation de Cursor avec un LLM local, couvrant Ollama, LM Studio, OpenAI-compatible endpoint, les modèles de codage, les limites matérielles, la vitesse, la confidentialité et les vérifications de configuration.

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Guide des outils

Comment utiliser des modèles locaux avec Cursor.ai : configuration, limites et choix de modèle

Un guide pratique du modèle local Cursor.ai couvrant les points de terminaison OpenAI-compatible, Ollama, LM Studio, les modèles de codage, les limites matérielles, la confidentialité, la vitesse et le dépannage.

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Sélection du modèle

Meilleur Local LLM pour Cursor : comment choisir un modèle de codage qui aide réellement

Un guide axé sur le matériel pour choisir le meilleur LLM local pour Cursor, couvrant la qualité du codage, le contexte, la vitesse, la quantification, le VRAM, la confidentialité et les tests pratiques.

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Guide des outils

Guide LM Studio Local LLM : modèles, configuration du serveur, matériel et sécurité

Un guide LLM local pratique LM Studio couvrant les téléchargements de modèles, les choix GGUF et MLX, la configuration du serveur OpenAI-compatible, l'ajustement du matériel, la confidentialité et les tests.

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