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Vous aimez le concept de l’IA. Mais vous n’aimez pas l’idée qu’un tiers puisse avoir accès à votre contenu et à vos données pour l’entraînement de ses LLM (Large language model ou grand modèle de langage). Pour ma part, j’évite toute forme d’IA qui pourrait avoir accès aux romans que j’écris. C’est pourquoi j’ai cessé d’utiliser Google Drive. Et je n’utilise pas de traitement de texte doté d’une IA.
Si cela correspond à votre position sur la technologie, mais que vous souhaitez tout de même utiliser l’outil, permettez-moi de vous présenter Ollama.
Ollama est un LLM que vous pouvez installer sur votre machine locale et utiliser à partir de là. Ainsi, vous n’avez pas à craindre qu’un tiers utilise votre contenu, vos requêtes ou vos informations à d’autres fins.
Et la bonne nouvelle c’est que c’est plus facile a faire que vous ne le pensez.
Je dirai ceci cependant : vous aurez une IA à laquelle vous accéderez via la ligne de commande. Il existe une interface graphique, mais elle est basée sur le Web, et la plupart des autres interfaces graphiques sont soit difficiles à installer, soit douteuses.
Mais ne vous inquiétez pas. Car si vous pouvez utiliser un service de chat, vous pouvez utiliser le terminal Ollama.
D’abord, installons-le.
Comment installer Ollama sur votre appareil MacOS
Ce dont vous aurez besoin pour installer Ollama, c’est d’un appareil Apple fonctionnant sous MacOS 11 (Big Sur) ou une version ultérieure. C’est tout!
1. Téléchargez le fichier d’installation
La première chose à faire est d’ouvrir votre navigateur Web par défaut et de télécharger le fichier d’installation d’Ollama pour MacOS.
2. Lancez le lanceur
Une fois le programme d’installation téléchargé, double-cliquez sur le fichier et, lorsque vous y êtes invité, cliquez sur Open.
Vous serez alors informé qu’Ollama fonctionne mieux lorsqu’il est exécuté à partir du répertoire d’applications.
Cliquez sur alors l’option de déplacement vers ce répertoire et attendez que l’assistant d’installation s’ouvre.
3. Installer Ollama
Sur la première page de l’assistant, cliquez sur le bouton Next puis sur Install.
Vous serez invité à saisir votre mot de passe d’utilisateur. Saisissez le mot de passe. Lorsque l’installation est terminée, cliquez sur le bouton invitant à terminer pour quitter l’assistant.
Vous êtes prêt à installer Ollama sur votre appareil MacOS ! Jack Wallen/ZDNET
Voilà, c’est fait. Ollama est maintenant installé.
Comment utiliser Ollama
1. Lancer Ollama
Ouvrez l’application terminal et lancez la commande :
ollama run llama3.2
Cela permettra de télécharger la dernière version d’Ollama LLM. En fonction de la vitesse de votre connexion réseau, cela peut prendre de 1 à quelques minutes.
Une fois l’opération terminée, l’invite du terminal sera la suivante :
>>> Send a message (/ ? for help)
2. Exécutez votre première requête
Vous pouvez maintenant lancer votre première requête avec Ollama. Tapez quelque chose comme :
« Quels sont les avantages de l’intelligence artificielle ? »
Ollama affichera alors les résultats de votre requête.
Demandez et vous recevrez. Jack Wallen/ZDNET
3. Quitter Ollama
Lorsque vous avez fini d’utiliser Ollama, vous pouvez quitter l’application avec la commande /bye.
Lorsque vous souhaitez démarrer une nouvelle session, ouvrez simplement le terminal et tapez ollama run llama3.2.
Télécharger d’autres LLM pour Ollama
Vous pouvez également télécharger d’autres LLM pour Ollama. Pour voir ce qui est disponible, jetez un coup d’œil à la Bibliothèque Ollama. Lorsque vous trouvez un LLM que vous voulez installer, lancez la commande ollama run MODEL_NAME (où MODEL_NAME est le nom du LLM que vous voulez installer). Gardez à l’esprit que plus le modèle est grand, plus il consommera d’espace et de ressources. Par exemple, le modèle llama3.2 ne pèse que 2,0 Go, alors que le modèle llama3.3 pèse 43 Go.
Et c’est tout ce qu’il y a à faire pour installer Ollama sur votre appareil MacOS ! Je suis à la recherche d’une interface graphique appropriée qui peut être facilement installée et à laquelle on peut faire confiance, alors n’hésitez pas à revenir sur ZDNet.
Source : « ZDNet.com »