Je vais installer un LLM local et un GPT privé avec ollama rag sur votre machine

Les LLM locaux s'exécutent sur votre matériel, donc vos données ne quittent jamais votre infrastructure. Pas de clés API, pas de coûts de token, pas de dépendances au cloud, pas de limites de débit. Le compromis : vous fournissez la puissance de calcul. Pour des données sensibles ou un volume élevé, le local est souvent moins cher et plus privé que l'accès API.

Non. Avec une configuration entièrement locale (Ollama plus un LLM open source), vos données, prompts et réponses restent sur votre matériel. Les déploiements hors ligne fonctionnent aussi. Si vous choisissez une solution hybride (LLM local avec API cloud pour certaines tâches), je indique quelles parties touchent Internet pour que vous ayez une visibilité totale.

Cela dépend du modèle. Les petits modèles 7B (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) peuvent fonctionner sur un ordinateur portable avec 16 Go de RAM et une GPU correcte ou même uniquement avec le CPU. Les modèles plus grands 70B nécessitent 32 Go+ de RAM et une GPU sérieuse (RTX 4090, A100). Envoyez-moi vos spécifications, je vous recommanderai le modèle adapté.

Questions générales et conversation : Llama 3.1, Mistral. Génération de code : CodeLlama, DeepSeek Coder. Tâches de raisonnement : Mixtral, DeepSeek R1. Contexte long : Llama 3.1 étendu. Multilingue : Mistral, Qwen. Je comparerai les options sur votre matériel et vous recommanderai la meilleure solution.

Oui. Je construis des systèmes RAG avec des bases de données vectorielles (Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant) pour que votre LLM local puisse répondre à des questions à partir de vos PDFs, CSV, sites web, Notion, MongoDB ou toute autre source de données personnalisée. Tout fonctionne sur votre machine.

Oui. Je conçois les déploiements pour pouvoir passer entre LLM locaux et API cloud (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini) en modifiant une seule valeur de configuration. Cela vous permet de commencer en local pour la confidentialité ou le coût, puis de passer au cloud si vous avez besoin de plus de contexte ou de rapidité.

Oui. La version standard et Premium inclut le code source complet avec des droits d'utilisation commerciale.

Cela dépend du matériel. Un modèle 7B sur RTX 4090 génère entre 50 et 100+ tokens par seconde, souvent plus vite que ChatGPT. Les configurations uniquement CPU tournent à 5-15 tokens par seconde, c'est plus lent mais suffisant pour des tâches par lots. Je partage des benchmarks réalistes pour votre matériel spécifique.

Oui, sur les trois. Serveurs Linux, ordinateurs Windows ou Mac, VPS cloud (AWS, GCP, Hetzner, DigitalOcean), ou matériel auto-hébergé sur site. Les conteneurs Docker rendent la configuration portable sur n'importe lequel d'eux.

Veuillez cliquer sur « Contactez-moi » avant de commander. Je passe en revue vos spécifications matérielles, votre cas d'usage et la sensibilité des données en environ 10 minutes, puis je vous propose un devis personnalisé. Cela évite les surprises pour les deux parties.