Comment utiliser le modèle d'IA agentique Fara-7B localement sur Windows 11

Microsoft présente Fara-7B, son premier modèle SLM agentique pour l'automatisation de tâches sur Windows 11, déployable localement. Découvrez son installation et son utilisation.

Microsoft a lancé son premier modèle SLM (Small Language Model) agentique, Fara-7B. Ce modèle est spécifiquement conçu pour une utilisation sur ordinateur. Vous pouvez le déployer localement sur votre système. Après cela, vous pouvez facilement utiliser le modèle d'IA agentique Fara-7B localement sur Windows 11 pour l'automatisation des tâches.

Comment utiliser le modèle d'IA agentique Fara-7B localement sur Windows 11

Pour utiliser le modèle d'IA agentique Fara-7B localement sur Windows 11 pour l'automatisation des tâches, vous devez avoir un PC haut de gamme avec une carte graphique NVIDIA. Il y a également quelques prérequis que vous devez remplir avant d'installer le modèle d'IA agentique Fara-7B localement sur votre système. La tâche principale est de le déployer localement. Dans cet article, je vais vous montrer comment installer le modèle d'IA Fara-7B localement sur Windows 11.

Je vais vous montrer deux manières d'installer le modèle d'IA agentique Fara-7B localement sur votre système Windows 11 :

1. Via l'interface Magentic UI
2. Via LMStudio

Avant de commencer, vous devez répondre aux prérequis suivants :

• Activer WSL2 (Windows Subsystem for Linux)
• Télécharger et installer Docker Desktop
• Télécharger et installer Python 3.10

Activer WSL2 (Windows Subsystem for Linux)

Tout d'abord, activez WSL sur votre ordinateur Windows. Les étapes pour cela sont les suivantes :

1. Ouvrez le Panneau de configuration.
2. Sélectionnez Programmes > Programmes et fonctionnalités.
3. Cliquez sur Activer ou désactiver des fonctionnalités Windows sur le côté gauche.
4. Faites défiler et cochez la case Windows Subsystem for Linux, puis cliquez sur OK.

Le processus prendra un certain temps, car Windows 11 va installer les fichiers requis. Une fois la procédure terminée, vous devez redémarrer votre ordinateur. Après le redémarrage de votre système, installez le Windows Subsystem for Linux via l'invite de commandes. WSL est également disponible sur le Microsoft Store. Vous pouvez également l'installer à partir de là.

Télécharger et installer Docker Desktop

L'étape suivante consiste à télécharger Docker Desktop depuis le site officiel et à l'installer. Après avoir installé Docker Desktop, lancez-le et créez un compte avec votre adresse e-mail.

Télécharger et installer Python 3.10

La version minimale requise de Python pour le modèle Fara-7B de Microsoft est Python 3.10. Visitez le site officiel, téléchargez-le et installez-le.

Installer Magentic UI

Après avoir complété tous les prérequis mentionnés ci-dessus, l'étape suivante consiste à installer Magentic UI. Les commandes pour installer Magentic UI fonctionnent dans un environnement Linux. C'est pourquoi je vous ai demandé d'installer WSL2 (Windows Subsystem for Linux).

Pour installer Magentic UI, Docker Desktop doit être en cours d'exécution en arrière-plan. Lancez Docker Desktop et laissez-le fonctionner sur votre système.

Cliquez sur Rechercher Windows et tapez Ubuntu. Cliquez sur Ubuntu pour le lancer. La commande suivante est requise pour installer Magentic UI.

python3 -m venv .venv

Après avoir exécuté la commande ci-dessus, vous pourriez recevoir l'erreur suivante :

L'environnement virtuel n'a pas été créé avec succès car ensurepip n'est pas disponible. Sur les systèmes Debian/Ubuntu, vous devez installer le paquet python3-venv.

Pour corriger cette erreur, exécutez la commande suivante :

apt install python3.12-venv

Maintenant, exécutez les commandes suivantes et appuyez sur Entrée après avoir saisi chaque commande :

python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install magentic-ui

Maintenant, l'étape suivante consiste à exécuter Magentic UI. Copiez la commande suivante et collez-la dans la fenêtre WSL Ubuntu. Appuyez sur Entrée après cela.

magentic-ui --port 8081

Exécuter cette commande pour la première fois téléchargera deux images Docker requises pour les agents Magentic-UI. Si vous rencontrez des problèmes, vous pouvez les construire directement avec les commandes suivantes :

cd docker sh build-all.sh

Après l'exécution réussie de la commande ci-dessus, vous verrez le message suivant :

Démarrage de l'application terminé. Accédez à <URL>

Copiaz l'URL et collez-la dans un nouvel onglet de votre navigateur Web. Appuyez sur Entrée après cela. Vous verrez la page.

Interface Magentic UI. Vous serez connecté à Magentic UI en tant qu'utilisateur invité. Cliquez sur l'icône de profil en haut à droite et entrez votre adresse e-mail. Cliquez sur Se connecter.

Pour voir les modèles d'IA disponibles sur Magentic UI, cliquez sur l'icône en forme d'engrenage en haut à droite et sélectionnez Paramètres de l'agent sur le côté gauche. Cliquez maintenant sur le menu déroulant. Le modèle Microsoft Fara-7B apparaîtra également ici après l'installation réussie.

Installation du modèle AI Microsoft Fara-7B

La dernière étape consiste à installer le modèle AI Microsoft Fara-7B. Avant cela, vous devez installer les extras Fara. Ouvrez une fenêtre séparée d'Ubuntu et exécutez les commandes suivantes une par une, en appuyant sur Entrée après avoir saisi chacune de ces commandes :

python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install magentic-ui[fara]

Maintenant, exécutez la commande suivante :

vllm serve "microsoft/Fara-7B" --port 5000 --dtype auto

Après cela, créez un fichier fara_config.yaml en exécutant la commande suivante :

model_config_local_surfer: &client_surfer provider: OpenAIChatCompletionClient config: model: "microsoft/Fara-7B" base_url: http://localhost:5000/v1 api_key: not-needed model_info: vision: true function_calling: true json_output: false family: "unknown" structured_output: false multiple_system_messages: false orchestrator_client: *client_surfer coder_client: *client_surfer web_surfer_client: *client_surfer file_surfer_client: *client_surfer action_guard_client: *client_surfer model_client: *client_surfer

Si vous hébergez vLLM sur un port ou un hôte différent, changez le base_url en conséquence. La dernière étape consiste à lancer Magentic-UI avec l'agent Fara. Utilisez la commande suivante :

magentic-ui --fara --port 8081 --config fara_config.yaml

Enfin, naviguez vers l'URL que vous avez visitée précédemment pour accéder à Magentic UI. Ou, rechargez la page Magentic UI ouverte dans votre navigateur web. Vous pouvez désormais accéder au modèle AI Fara-7B dans Magentic UI.

Après avoir installé localement le modèle Microsoft Fara-7B sur votre système, vous pouvez l'exécuter dans Magentic UI. L'IA Fara-7B peut gérer une gamme de tâches, de l'achat d'un produit en ligne à la recherche d'informations pertinentes et à leur résumé. Lors de l'exécution de ses tâches, le modèle AI Fara-7B s'interrompt à des moments critiques et attend l'entrée et l'approbation de l'utilisateur avant de continuer. Vous pouvez reprendre le contrôle quand vous le souhaitez. Magentic UI ne peut pas voir ce que vous faites lorsque vous reprenez le contrôle.

Installer le modèle AI Microsoft Fara-7B via LMStudio

Téléchargez LMStudio depuis le site officiel. Exécutez le fichier d'installation pour installer LMStudio sur votre système. Maintenant, lancez LMStudio et cliquez sur l'icône de recherche (Découvrir) sur le côté gauche. Recherchez le modèle Microsoft Fara-7B et installez-le. Après l'installation, vous pourrez l'utiliser dans LMStudio.

C'est tout. J'espère que cela vous aidera.

Qu'est-ce que Microsoft Fara ?

Microsoft Fara est le premier SLM agentique conçu spécifiquement pour une utilisation sur ordinateur. C'est un Agent d'Utilisation Informatique (CUA) qui peut exploiter des interfaces informatiques telles que la souris et le clavier pour accomplir des tâches au nom des utilisateurs.

Puis-je utiliser l'IA pour automatiser des tâches ?

Oui, vous pouvez utiliser l'IA pour automatiser des tâches. L'automatisation par IA réduit les erreurs humaines, améliore la productivité et permet d'économiser de l'argent et du temps. Cependant, vous devez faire preuve de prudence lors de l'automatisation, car l'automatisation par IA peut poser des risques pour la confidentialité et la sécurité des données. De plus, l'IA peut également faire des erreurs. L'utilisation excessive de l'IA dans l'automatisation des tâches augmente la dépendance à l'IA et réduit les compétences et la pensée critique.

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