IA locale : Différence entre versions

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(Carte graphique (GPU))
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* Une carte graphique dédiée est souvent '''indispensable''' pour accélérer les tâches d'IA.
 
* Une carte graphique dédiée est souvent '''indispensable''' pour accélérer les tâches d'IA.
 
* Modèles recommandés :
 
* Modèles recommandés :
  * NVIDIA : '''RTX 3060''' ou supérieur (pour la compatibilité avec [[CUDA]], une technologie utilisée par de nombreux outils d'IA).
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** NVIDIA : '''RTX 3060''' ou supérieur (pour la compatibilité avec [[CUDA]], une technologie utilisée par de nombreux outils d'IA).  
  * AMD : '''Radeon RX 6700 XT''' ou supérieur (moins optimisé pour l'IA que NVIDIA, mais performant).
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** AMD : '''Radeon RX 6700 XT''' ou supérieur (moins optimisé pour l'IA que NVIDIA, mais performant).
 
* Éviter les GPU intégrés (comme ceux des processeurs Intel) pour des tâches avancées.
 
* Éviter les GPU intégrés (comme ceux des processeurs Intel) pour des tâches avancées.
  

Version du 17 décembre 2025 à 21:24

Quelques indications pour expérimenter les IA locales, c'est-à-dire installées sur votre et n'utilisant pas de ressources externes pour fonctionner.


Il n'est question ici que de l'utilisation locale des outils d'IA. Il ne s'agit pas de les construire (apprentissage sur des espaces de données gigantesques.

Avertissement

Il ne faut pas espérer utiliser raisonnablement une IA locale sans une machine matériellement adaptée.

Carte graphique moderne 
Elle contient un calculateur spécialisé, le GPU, qui permet de réaliser les calculs
Mémoire vive importante 
Pour charger les données et les logiciels nécessaires.

Pour utiliser des outils d'intelligence artificielle (IA) sur un ordinateur personnel, voici les caractéristiques de base recommandées pour une expérience fluide :

Matériel

Processeur (CPU)

  • Un processeur récent avec au moins 4 cœurs (ex. : Intel Core i5/i7/i9 ou AMD Ryzen 5/7/9).
  • Plus le CPU est puissant, plus les calculs liés à l'IA (comme l'entraînement de modèles ou le traitement de données) seront rapides.

Carte graphique (GPU)

  • Une carte graphique dédiée est souvent indispensable pour accélérer les tâches d'IA.
  • Modèles recommandés :
    • NVIDIA : RTX 3060 ou supérieur (pour la compatibilité avec CUDA, une technologie utilisée par de nombreux outils d'IA).
    • AMD : Radeon RX 6700 XT ou supérieur (moins optimisé pour l'IA que NVIDIA, mais performant).
  • Éviter les GPU intégrés (comme ceux des processeurs Intel) pour des tâches avancées.

Mémoire vive (RAM)

  • 16 Go de RAM minimum pour des outils d'IA basiques (comme des assistants vocaux ou des logiciels de retouche photo automatisée).
  • 32 Go ou plus pour des tâches plus lourdes (comme l'entraînement de modèles ou le traitement de grandes bases de données).

Stockage (Disque dur/SSD)

  • Un SSD (plutôt qu'un disque dur classique) pour des temps de chargement plus rapides.
  • 500 Go d'espace libre minimum, car les outils et données d'IA peuvent occuper beaucoup d'espace.

GPU

AMD

Nvidia

Logiciels (libres)

GPT4ALL

  • Installation : Flatpak
  • Interface graphique de pilotage des moteurs (téléchargés)

Newell

  • Installation : Flatpak
  • Interface graphique de pilotage des moteurs (téléchargés)

Ollama