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Faire tourner l'IA en local : LLMs privés avec Ollama et modèles open source

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  • Pourquoi et comment faire tourner l'IA en local
    IA locale vs IA cloud : vie privée, coût et contrôle 14m ! Choisir son matériel : CPU, GPU, RAM et attentes réalistes 16m ! Installer Ollama et lancer son premier modèle local 18m !
  • Travailler avec des modèles open source
    Comprendre la taille des modèles, la quantization et le format GGUF 17m ! Comparer les modèles open source populaires selon les cas d'usage 16m ! Utiliser une interface de chat locale avec LM Studio et Open WebUI 18m !
  • Construire avec des modèles locaux
    Appeler un modèle local via API pour ses propres applications 19m ! Connecter des LLMs locaux à n8n et à des workflows d'automatisation 20m ! Retrieval-Augmented Generation avec des embeddings locaux 21m !
  • Aller plus loin, en sécurité et de façon fiable
    Fine-tuning vs prompting : ce qui a vraiment du sens en local 15m ! [Activité pratique] Construire un assistant local privé pour une tâche réelle 25m ! [Évaluation courte] Auto-évaluation de préparation de l'IA locale 12m !

Aller plus loin, en sécurité et de façon fiable

Le dernier module couvre les cas où le fine-tuning en vaut vraiment la peine, avec un projet pratique et une auto-évaluation courte pour confirmer que votre installation locale est réellement utilisable.

C'est ici que le cours passe de l'expérimentation à un outil sur lequel vous comptez vraiment.
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