Outils gratuits pour exécuter des LLM localement sur un PC Windows 11
Découvrez comment exécuter des modèles de langage localement sur votre PC, garantissant ainsi confidentialité et performance tout en évitant les coûts d'abonnement liés aux services cloud.
Souhaitez-vous que vos données restent privées et ne quittent jamais votre appareil ? Les services LLM dans le cloud s'accompagnent souvent de frais d'abonnement continus basés sur les appels API. Même les utilisateurs dans des régions reculées ou ceux ayant des connexions Internet peu fiables ne préfèrent pas spécifiquement les services cloud. Quelle est donc la solution ?
Heureusement, les outils LLM locaux peuvent éliminer ces coûts et permettre aux utilisateurs d'exécuter des modèles sur leur matériel. Ces outils traitent également les données hors ligne afin qu'aucun serveur externe ne puisse accéder à vos informations. Vous bénéficierez également d'un meilleur contrôle sur l'interface spécifique à votre flux de travail.
Dans ce guide, nous avons rassemblé les outils LLM locaux gratuits pour répondre à toutes vos exigences tout en respectant vos besoins en matière de confidentialité, de coûts et de performance.
Outils gratuits pour exécuter LLM localement sur PC Windows 11
Voici quelques outils LLM locaux gratuits qui ont été soigneusement sélectionnés et testés personnellement.
- Jan
- LM Studio
- GPT4ALL
- Anything LLM
- Ollama
Jan
Êtes-vous familier avec ChatGPT ? Si oui, Jan est une version qui fonctionne hors ligne. Vous pouvez l'exécuter sur votre appareil personnel sans connexion Internet. Il vous permet de générer, analyser et traiter des données textuelles de manière privée sur votre réseau local.
Il est équipé de modèles de premier ordre comme Mistral, Nvidia ou OpenAI que vous pouvez utiliser sans envoyer de données vers un autre serveur. Cet outil est idéal si vous donnez la priorité à la sécurité des données et souhaitez une alternative robuste aux LLM basés sur le cloud.
Caractéristiques
- Modèles pré-installés: Il fournit des modèles d'IA installés, prêts à l'emploi sans procédures supplémentaires.
- Personnalisation: Changez la couleur du tableau de bord et choisissez entre un thème solide ou translucide.
- Vérification orthographique: Utilisez cette option pour corriger les fautes d'orthographe.
Avantages
- Importez vos modèles en utilisant la source Hugging Face.
- Il prend en charge les extensions pour la personnalisation.
- Gratuit
Inconvénients
- Moins de soutien communautaire : Jan manque de soutien communautaire et les utilisateurs peuvent trouver moins de tutoriels et de ressources.
LM Studio
LM Studio est un autre outil pour utiliser des modèles de langage comme ChatGPT localement. Il offre de grands modèles améliorés pour comprendre et répondre à vos demandes. Mais, contrairement aux modèles basés sur le cloud, vous restez sur votre appareil. Autrement dit, il y a plus de confidentialité et de contrôle sur son utilisation.
LM Studio peut résumer des textes, générer du contenu, répondre à vos questions souhaitées ou même aider à la programmation, le tout à partir de votre machine. Avant d'exécuter un modèle, vous pouvez obtenir un rapport sur la capacité de votre système à le gérer. Cela vous permet de consacrer votre temps et vos ressources uniquement aux modèles compatibles.
Caractéristiques
- Pièces jointes et RAG: Vous pouvez télécharger des fichiers PDF, docx, txt et CSV sous la zone de chat et obtenir des réponses en conséquence.
- Options de personnalisation: Plusieurs thèmes de couleur et vous pouvez choisir le niveau de complexité de l'interface.
- Dense en ressources: Il propose une documentation gratuite et des moyens d'apprendre et d'utiliser l'outil.
Avantages
- Vous pouvez l'utiliser sur Linux, Mac ou Windows.
- Mise en place d'un serveur local pour les développeurs.
- Il propose une playlist de modèles sélectionnés.
Inconvénients
- Il peut être complexe de commencer à travailler, en particulier pour les nouveaux utilisateurs.
GPT4ALL
GPT4ALL est un autre outil LLM qui peut exécuter des modèles sur vos appareils sans connexion Internet ni intégration API. Ce programme fonctionne sans GPU, bien qu'il puisse les utiliser si disponibles, ce qui le rend adapté à de nombreux utilisateurs. Il prend également en charge une gamme d'architectures LLM, ce qui le rend compatible avec des modèles et des frameworks open-source.
Il utilise également llama.cpp comme backend pour les LLM, ce qui améliore la performance des modèles sur les CPU et les GPU sans infrastructure haut de gamme. GPT4ALL est compatible avec les processeurs Intel et AMD ; il utilise des GPU pour un traitement plus rapide.
Caractéristiques
- Interaction avec des fichiers locaux: Les modèles peuvent interroger et interagir avec des fichiers locaux, comme des PDF ou des documents texte, en utilisant Local Docs.
- Efficace: De nombreux modèles sont disponibles en versions 4 bits, ce qui consomme moins de mémoire.
- Bibliothèque de Modèles Étendue : GPT4ALL dispose de plus de 1000 modèles open-source provenant de dépôts comme Hugging Face.
Avantages
- Open-source et Transparent
- Il offre un package spécifique pour que les entreprises utilisent l'IA localement.
- GPT4ALL met fortement l'accent sur la confidentialité
Inconvénients
- Support limité pour les processeurs ARM tels que les Chromebooks
AnythingLLM
AnythingLLM est un LLM open-source qui offre une grande personnalisation et une expérience d'IA privée. Il permet aux utilisateurs de déployer et d'exécuter des LLM hors ligne sur leurs dispositifs locaux, tels que Mac, Windows ou Linux, garantissant ainsi une confidentialité totale des données.
De plus, l'outil conviendra parfaitement aux utilisateurs uniques souhaitant une solution facile à installer avec un minimum de configuration. Vous pouvez le considérer comme un système privé similaire à CharGPT que les entreprises ou les individus peuvent exécuter.
Fonctionnalités
- Convient aux Développeurs : Il dispose d'une API complète pour une intégration personnalisée.
- Intégration d'Outils : Vous pouvez intégrer des outils supplémentaires et générer des clés API.
- Installation Facile : Il dispose d'un processus d'installation en un clic.
Avantages
- Flexibilité dans l'utilisation du LLM
- Centrique sur les Documents
- La plateforme a des agents IA pour automatiser les tâches
Inconvénients
- Manque de support multi-utilisateur
- Complexité des fonctionnalités avancées
Ollama
Ollama permet de créer des chatbots locaux sans nécessiter d'API. Actuellement, il dispose des plus grands contributeurs qui fournissent des mises à jour fréquentes et améliorent la fonctionnalité globale de GitHub. Cela met à jour cet outil et offre de meilleures performances que d'autres. Contrairement aux autres outils discutés ci-dessus, il ouvre une interface terminal pour installer et lancer un modèle.
Chaque modèle que vous installez a ses propres configurations et poids, évitant ainsi des conflits avec d'autres logiciels sur votre machine. En plus de son interface en ligne de commande, Ollama a une API compatible avec OpenAI. Vous pouvez facilement intégrer cet outil avec un autre qui utilise les modèles OpenAI.
Fonctionnalités
- Déploiement Local : Ollama vous permet d'exécuter de grands modèles de langage hors ligne, tels que Llama, Mistral ou d'autres.
- Personnalisation du Modèle : Les utilisateurs avancés peuvent définir le comportement des modèles en utilisant un Modefile.
- Compatibilité API OpenAI : Il dispose d'une API REST compatible avec l'API d'OpenAI.
- Gestion des Ressources : Il optimise l'utilisation du CPU et du GPU, sans surcharger le système.
Avantages
- Vous pouvez obtenir une collection de modèles.
- Il peut importer des modèles de bibliothèques open-source telles que PyTorch.
- Ollama peut s'intégrer avec un énorme support de bibliothèque
Inconvénients
- Il ne fournit pas d'interface graphique utilisateur
- Exige de grands besoins de stockage
Conclusion
En résumé, les outils LLM locaux offrent une alternative valable aux modèles basés sur le cloud. Ils garantissent une confidentialité et un contrôle de niveau supérieur sans coût. Que vous recherchiez la facilité d'utilisation ou la personnalisation, les outils énumérés répondent à une variété de besoins et de niveaux d'expertise.
Selon vos besoins, tels que la puissance de traitement et la compatibilité, l'un de ces outils peut tirer parti du potentiel de l'IA sans compromettre la confidentialité ou exiger des frais d'abonnement.
Tout ce qu'il faut savoir : questions et réponses
Quel LLM utiliser ?
Lors du choix d'un modèle de langage (LLM), voici quelques critères à considérer en fonction des benchmarks :
- HumanEval : Si l'accent est mis sur la génération de code, ce benchmark est idéal. Il évalue la capacité du LLM à produire un code fonctionnel dans 164 scénarios différents.
- MMLU : Optez pour ce benchmark si votre objectif est de vérifier des compétences générales de raisonnement et de précision dans des tâches variées.
- HS : Ce benchmark est pertinent pour évaluer la compréhension et les compétences de raisonnement avancées du LLM, utile dans des contextes académique ou professionnel.
- Recommandation : Pour le développement de solutions nécessitant du code, privilégiez un LLM ayant de bonnes performances sur HumanEval. Si vos besoins sont plus diversifiés, évaluez également MMLU et HS. En somme, le choix dépendra de vos besoins spécifiques en termes de génération de code ou de capacités de raisonnement plus larges.
Comment installer une application sur un PC Windows 11 ?
Pour installer une application sur un PC Windows 11, suivez ces étapes simples :
- Ouvrir le Microsoft Store : Cliquez sur l'icône du Microsoft Store dans la barre des tâches ou recherchez 'Microsoft Store' dans le menu Démarrer.
- Chercher une application : - Utilisez la barre de recherche pour trouver l'application que vous souhaitez installer.
- Sélectionner l'application : - Cliquez sur l'application dans la liste des résultats pour ouvrir sa page de détails.
- Installer l'application : - Cliquez sur le bouton 'Installer' pour lancer le téléchargement et l'installation.
- Suivre les instructions : - Si des invitations apparaissent, suivez les instructions à l'écran pour compléter l'installation.
- Lancer l'application : - Une fois l'installation terminée, vous pouvez accéder à l'application via le menu Démarrer ou la recherche. Ces étapes vous permettront d'installer facilement des applications depuis le Microsoft Store sur votre PC sous Windows 11.
Maintenant que tu as fini de lire Outils gratuits pour exécuter des LLM localement sur un PC Windows 11, nous t'invitons à explorer davantage la catégorie Applications. Tu y trouveras d'autres articles intéressants qui élargiront tes connaissances et te tiendront informé. Ne cesse pas de lire et de découvrir plus!
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