Outils gratuits pour exécuter LLM localement sur un PC Windows 11

Voulez-vous que vos données restent privées et ne quittent jamais votre appareil ? Les services Cloud LLM s’accompagnent souvent de frais d’abonnement continus basés sur les appels d’API. Même les utilisateurs des régions éloignées ou ceux disposant de connexions Internet peu fiables ne préfèrent pas spécifiquement les services cloud. Alors quelle est la solution ?

Heureusement, les outils LLM locaux peuvent éliminer ces coûts et permettre aux utilisateurs d’exécuter des modèles sur leur matériel. Les outils traitent également les données hors ligne afin qu’aucun serveur externe ne puisse accéder à vos informations. Vous obtiendrez également plus de contrôle sur l’interface spécifique à votre flux de travail.

Dans ce guide, nous avons rassemblé les Outils LLM locaux gratuits pour remplir toutes vos conditions tout en répondant à vos besoins en matière de confidentialité, de coût et de performances.

Outils gratuits pour exécuter LLM localement sur un PC Windows 11

Voici quelques outils LLM locaux gratuits qui ont été triés sur le volet et testés personnellement.

1. Jan
2. Studio LM
3. GPT4ALL
4. N’importe quoi LLM
5. Ollama

1]janvier

Connaissez-vous ChatGPT ? Si tel est le cas, Jan est une version qui fonctionne hors ligne. Vous pouvez l’exécuter sur votre appareil personnel sans Internet. Il vous permet de générer, d’analyser et de traiter des données texte en privé sur votre réseau local.

Il est livré avec des modèles haut de gamme comme Mistral, Nvidia ou OpenAI que vous pouvez utiliser sans envoyer de données à un autre serveur. Cet outil convient si vous donnez la priorité à la sécurité des données et souhaitez une alternative robuste aux LLM basés sur le cloud.

Caractéristiques

• Modèles pré-construits : Il fournit des modèles d’IA installés et prêts à être utilisés sans procédures supplémentaires.
• Personnalisation : Changez la couleur du tableau de bord et rendez le 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.
• Gratuitement

Inconvénients

• Moins de support communautaire Jan manque de support communautaire et les utilisateurs peuvent trouver moins de didacticiels et de ressources.

Découvrez le LLM ici

2]LM Studio

LM Studio est un autre outil permettant d’utiliser des modèles de langage, comme ChatGPT localement. Elle propose des modèles larges et enrichis pour comprendre et répondre à vos demandes. Mais contrairement aux modèles basés sur le cloud, vous restez sur votre appareil. En d’autres termes, il y a plus de confidentialité et de contrôle sur son utilisation.

LM Studio peut résumer des textes, générer du contenu, répondre aux questions souhaitées ou même vous aider au codage, le tout depuis votre machine. Avant d’exécuter un modèle, vous pouvez obtenir un rapport indiquant si votre système peut le gérer. Cela vous permet de consacrer votre temps et vos ressources uniquement sur des modèles compatibles.

Caractéristiques

• Pièces jointes et RAG : Vous pouvez télécharger des fichiers PDF, docx, txt et CSV sous la boîte de discussion et obtenir des réponses en conséquence.
• Gamme de personnalisation : Il propose plusieurs thèmes de couleurs et vous permet de choisir le niveau de complexité de l’interface.
• Densité en ressources : Il propose une documentation gratuite et des moyens d’apprendre et d’utiliser l’outil.

Avantages

• Vous pouvez l’utiliser sous Linux, Mac ou Windows.
• Configuration du serveur local pour les développeurs.
• Il propose une liste de lecture organisée de modèles

Inconvénients

• Il peut être complexe de commencer à travailler, notamment pour les nouveaux arrivants.

Découvrez le LLM ici

3]GPT4TOUS

GPT4ALL est un autre outil LLM qui peut exécuter des modèles sur vos appareils sans connexion Internet ni même intégration API. Ce programme fonctionne sans GPU, bien qu’il puisse les exploiter s’ils sont 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 les modèles et frameworks open source.

Il utilise également llama.cpp comme backend pour les LLM, ce qui améliore les performances des modèles sur les processeurs 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 les fichiers locaux : Les modèles peuvent interroger et interagir avec des fichiers locaux. Comme les PDF ou les documents texte, en utilisant Local Docs.
• Efficace: De nombreux modèles sont disponibles en versions 4 bits, qui utilisent moins de mémoire et de traitement.
• Bibliothèque de modèles étendue : GPT4ALL propose plus de 1 000 modèles open source provenant de référentiels comme Hugging Face.

Avantages

• Open source et transparent
• Il propose un package spécifique permettant aux entreprises d’utiliser l’IA localement.
• GPT4ALL se concentre fortement sur la confidentialité

Inconvénients

• Prise en charge limitée des processeurs ARM tels que les Chromebooks

Découvrez le LLM ici

4]N’importe quoiLLM

AnythingLLM est un LLM open source qui offre une personnalisation élevée et une expérience d’IA privée. Il permet aux utilisateurs de déployer et d’exécuter des LLM hors ligne sur leurs appareils locaux, tels que Mac, Windows ou Linux, garantissant ainsi une confidentialité totale des données.

De plus, l’outil conviendra mieux aux utilisateurs uniques qui souhaitent une solution facile à installer avec une configuration minimale. Vous pouvez le traiter comme un système privé de type CharGPT que les entreprises ou les particuliers peuvent exécuter.

Caractéristiques

• Adapté aux développeurs : Il dispose d’une API complète pour une intégration personnalisée.
• Intégration des outils : Vous pouvez intégrer des outils supplémentaires et générer des clés API.
• Installation facile : Il dispose d’un processus d’installation en un seul clic.

Avantages

• Flexibilité dans l’utilisation du LLM
• Centré sur les documents
• La plateforme dispose d’agents IA pour automatiser les tâches

Inconvénients

• Manque de support multi-utilisateurs
• Complexité des fonctionnalités avancées

Découvrez le LLM ici

5]Ollama

Ollama donne le contrôle total sur la création de chatbots locaux sans API. Actuellement, il compte les contributeurs les plus importants 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 les autres. Contrairement aux autres outils évoqués ci-dessus, il ouvre une interface de terminal pour installer et lancer un modèle.

Chaque modèle que vous installez a ses propres configurations et poids, évitant ainsi les conflits avec d’autres logiciels sur votre machine. Outre son interface de ligne de commande, Ollama dispose d’une API compatible avec OpenAI. Vous pouvez facilement intégrer cet outil à un outil qui utilise des modèles OpenAI.

Caractéristiques

• Déploiement local : Ollama vous permet d’exécuter de grands modèles de langage hors ligne, tels que Llama, Mistral ou autres.
• Personnalisation du modèle : Les utilisateurs avancés peuvent définir le comportement des modèles à l’aide d’un Modefile.
• Compatibilité de l’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 à partir de bibliothèques open source telles que PyTorch.
• Ollama peut s’intégrer avec un formidable support de bibliothèque

Inconvénients

• Il ne fournit pas d’interface utilisateur graphique
• Nécessite de gros besoins de stockage

Découvrez le LLM ici

Conclusion

En résumé, les outils LLM locaux offrent une alternative intéressante aux modèles basés sur le cloud. Ils offrent gratuitement une confidentialité et un contrôle de niveau supérieur. Que vous visiez la simplicité d’utilisation ou la personnalisation, les outils répertoriés offrent une variété de besoins et de niveaux d’expertise.

En fonction de vos besoins, tels que la puissance de traitement et la compatibilité, chacun d’entre eux peut exploiter le potentiel de l’IA sans compromettre la confidentialité ni nécessiter de frais d’abonnement.