Installer son premier LLM local

Dans ce guide pratique, vous découvrirez comment mettre en place votre premier grand modèle de langage (LLM) entièrement local, sans avoir recours à aucun service cloud. Que vous soyez développeur, data scientist ou passionné d'IA, ce volume vous fournit les étapes concrètes pour choisir, installer, configurer et exploiter un modèle adapté à votre matériel et à vos besoins. Vous apprendrez à évaluer vos ressources hardware, à télécharger et vérifier les poids des modèles, à appliquer des techniques de quantification (GGML, GPTQ, AWQ) et à utiliser des cadres d'inférence populaires tels que llama.cpp, Hugging Face Transformers et Text Generation Inference (TGI). Chaque chapitre est accompagné d'exemples de code, de scripts réutilisables et de conseils d'optimisation pour tirer le meilleur parti de votre GPU ou CPU. - Comprendre les fondamentaux des LLM et la terminologie associée - Évaluer les besoins matériels (VRAM, RAM, CPU) pour différents modèles - Sélectionner le modèle le plus adapté à son cas d'usage - Mettre en place un environnement Python sécurisé avec CUDA, cuDNN et les pilotes nécessaires - Télécharger, vérifier et quantifier les poids des modèles (GGML, GPTQ, AWQ) - Exécuter votre première inference avec llama.cpp et déployer via TGI - Maîtriser les bases du prompt engineering et créer une interface CLI de chat - Construire des scripts réutilisables pour le chargement et le déchargement des modèles - Surveiller l'utilisation des ressources et optimiser les performances (taille de batch, threads, offloading) - Déployer, partager et sécuriser votre environnement LLM local tout en respectant la vie privée