On peut initier aux LLM sans aucun budget cloud grâce aux modèles open source exécutés en local avec Ollama ou llama.cpp, sur du matériel ordinaire.
Points clés
- Exécuter un LLM en local avec Ollama
- Comprendre quantification et contraintes matérielles
- Construire des applications locales utiles
Exécuter un LLM en local avec Ollama
Ollama rend l'exécution locale triviale : une commande pour télécharger et lancer un modèle comme Llama 3, Mistral ou Phi. Expliquez qu'il gère le téléchargement, le chargement et une API compatible OpenAI. Aucune donnée ne quitte la machine, ce qui résout les enjeux de confidentialité et de coût. Pour une formation, c'est la voie la plus simple pour mettre un LLM entre les mains de chaque apprenant gratuitement.
Comprendre quantification et contraintes matérielles
Expliquez pourquoi les modèles tiennent sur du matériel modeste : la quantification (4 bits via le format GGUF) réduit drastiquement la mémoire au prix d'une légère perte de qualité. Donnez des repères : un modèle 7B quantifié tourne avec 8 Go de RAM, même sans GPU dédié. Présentez llama.cpp, le moteur sous-jacent optimisé CPU. Ces notions permettent de choisir un modèle adapté à la machine disponible.
Construire des applications locales utiles
Montrez qu'on fait de vraies choses sans cloud : un chatbot, du résumé, de l'extraction, et même un RAG complet entièrement local en couplant Ollama avec Chroma et sentence-transformers. L'API compatible OpenAI permet de réutiliser le code des tutoriels cloud. Abordez les limites : les modèles locaux sont moins puissants que GPT-4. Cette autonomie est idéale pour expérimenter librement en formation.
En pratique
Scénario. Sur une journée (6h), les apprenants installent Ollama, lancent Mistral 7B en local, puis construisent une petite application de questions-réponses sur leurs propres documents (RAG local avec Chroma et sentence-transformers). Tout fonctionne hors ligne. Livrable : un assistant documentaire fonctionnant entièrement en local, sans clé API ni coût cloud.
Questions fréquentes
Quel matériel minimum pour faire tourner un LLM local ?
Un ordinateur avec 8 à 16 Go de RAM suffit pour des modèles 7B quantifiés via Ollama, même sans GPU. Un GPU accélère mais n'est pas indispensable.
Les modèles locaux valent-ils les modèles cloud ?
Ils sont moins puissants que les meilleurs modèles cloud mais largement suffisants pour apprendre et pour de nombreux cas d'usage, avec l'avantage de la gratuité et de la confidentialité.
Pour aller plus loin
Pour approfondir : Aborder l ethique des donnees · Aborder l ia generative d images. Et le reste de nos ressources pour les écoles, OF et formateurs.
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