Attendez, c'est possible ? Comment (et pourquoi) installer un réseau de neurones sur votre ordinateur
DeepSeek
Meta
Alibaba/Qwen
Google/DeepMind
Mistral
Microsoft
De nombreux modèles d'intelligence artificielle actuels peuvent être téléchargés et exécutés localement sur votre propre matériel, sans connexion Internet. Cela offre des avantages tels que l'utilisation hors ligne, la confidentialité et l'absence de frais par requête. Des modèles populaires comme DeepSeek, Llama et Qwen peuvent être installés à l'aide d'outils tels que LM Studio.
La plupart des réseaux de neurones fonctionnent actuellement en ligne, mais certains modèles peuvent être téléchargés et exécutés localement sur votre propre ordinateur, même sans accès à Internet. C'est ce qu'on appelle le déploiement local de l'IA. C'est légal : les développeurs publient les poids des modèles en téléchargement, bien que chaque modèle ait sa propre licence. L'exécution locale signifie que vos données restent sur votre machine, vous pouvez travailler hors ligne et vous évitez les frais d'API. Cependant, les modèles locaux sont généralement moins puissants que ceux du cloud et peuvent nécessiter une quantité importante de RAM ou une bonne carte graphique. Parmi les modèles populaires pour un usage local, on trouve DeepSeek, Llama de Meta, Qwen d'Alibaba, Gemma de Google, Mistral et Phi de Microsoft. Pour l'installation, des programmes comme LM Studio simplifient le processus. Par exemple, pour exécuter DeepSeek avec LM Studio, vous téléchargez le logiciel, recherchez DeepSeek, choisissez une version quantifiée (par exemple, Q4_K_M) et la téléchargez. Les exigences système varient : DeepSeek 8B nécessite au moins 8 Go de RAM et 5 à 6 Go d'espace disque, 14B demande 16 Go de RAM, et 32B nécessite 32 Go de RAM. ChatGPT ne peut pas être téléchargé ; OpenAI ne publie pas les poids. Après l'installation, Internet n'est nécessaire que pour les mises à jour ou de nouveaux modèles. Une carte graphique puissante n'est pas obligatoire ; le processeur fonctionne mais est plus lent. La quantification réduit la taille du modèle et les exigences au prix d'une certaine qualité.
Source: Habr — хаб ИИ —
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