Qu’est-ce que Ollama ? Comprendre son fonctionnement, ses principales caractéristiques et ses modèles

Ollama est un outil open-source qui exécute de grands modèles de langage (LLM) directement sur une machine locale . Il est donc particulièrement intéressant pour les développeurs d’IA, les chercheurs et les entreprises soucieuses du contrôle des données et de la protection de la vie privée.

En exécutant les modèles localement, vous conservez l’entière propriété des données et évitez les risques de sécurité potentiels associés au stockage dans le cloud. Les outils d’IA hors ligne comme Ollama contribuent également à réduire la latence et la dépendance à l’égard des serveurs externes, ce qui les rend plus rapides et plus fiables.

Cet article explore les principales caractéristiques d’Ollama, les modèles pris en charge et les cas d’utilisation pratiques. À la fin, vous serez en mesure de déterminer si cet outil LLM convient à vos projets et à vos besoins en matière d’IA.

Comment fonctionne Ollama

Ollama crée un environnement isolé pour exécuter les LLM localement sur votre système, ce qui évite tout conflit potentiel avec d’autres logiciels installés. Cet environnement comprend déjà tous les composants nécessaires au déploiement de modèles d’IA, tels que :

• Poids du modèle. Les données pré-entraînées que le modèle utilise pour fonctionner.
• Fichiers de configuration. Paramètres qui définissent le comportement du modèle.
• Dépendances nécessaires. Bibliothèques et outils qui soutiennent l’exécution du modèle.

Pour simplifier, vous tirez d’abord des modèles de la bibliothèque d’Ollama. Ensuite, vous exécutez ces modèles tels quels ou vous ajustez les paramètres pour les adapter à des tâches spécifiques. Après la configuration, vous pouvez interagir avec les modèles en entrant des invites, et ils génèrent les réponses.

Cet outil d’IA avancé fonctionne mieux sur les systèmes à unité de traitement graphique (GPU) dédiée. Bien que vous puissiez l’exécuter sur des GPU intégrés au CPU, l’utilisation de GPU compatibles dédiés, comme ceux de NVIDIA ou d’AMD, réduira les temps de traitement et garantira des interactions plus fluides avec l’IA.

Nous recommandons de consulter la page GitHub officielle d’Ollama pour vérifier la compatibilité avec les GPU.

Principales caractéristiques d’Ollama

Ollama offre plusieurs fonctionnalités clés qui facilitent la gestion des modèles hors ligne et améliorent les performances.

Gestion locale des modèle IA

Ollama vous permet de télécharger, de mettre à jour et de supprimer facilement des modèles sur votre système. Cette fonctionnalité est précieuse pour les développeurs et les chercheurs qui accordent une grande importance à la sécurité des données.

Outre la gestion de base, Ollama vous permet de suivre et de contrôler les différentes versions du modèle. Cette fonction est essentielle dans les environnements de recherche et de production, où il peut être nécessaire de revenir à plusieurs versions de modèles ou de les tester pour déterminer celle qui produit les résultats souhaités.

Options de la ligne de commande et de l’interface graphique

Ollama fonctionne principalement via une interface de ligne de commande (CLI), ce qui vous donne un contrôle précis sur les modèles. L’interface de ligne de commande permet des commandes rapides pour extraire, exécuter et gérer les modèles, ce qui est idéal si vous êtes à l’aise pour travailler dans une fenêtre de terminal.

Si vous êtes intéressé par une approche en ligne de commande, n’hésitez pas à consulter notre tutoriel Ollama CLI.

Ollama prend également en charge des outils d’interface utilisateur graphique (GUI) tiers, tels que Open WebUI, pour ceux qui préfèrent une approche plus visuelle.

Support multi-plateforme

Une autre caractéristique remarquable d’Ollama est sa large prise en charge de diverses plateformes, notamment macOS, Linux et Windows.

Cette compatibilité multiplateforme vous permet d’intégrer facilement Ollama dans vos flux de travail existants, quel que soit votre système d’exploitation préféré. Notez toutefois que la prise en charge de Windows est actuellement en cours de prévisualisation.

De plus, la compatibilité d’Ollama avec Linux vous permet de l’installer sur un serveur privé virtuel (VPS). Par rapport à l’exécution d’Ollama sur des machines locales, l’utilisation d’un serveur privé virtuel vous permet d’accéder aux modèles et de les gérer à distance, ce qui est idéal pour les projets à grande échelle ou la collaboration en équipe.

Modèles disponibles sur Ollama

Ollama prend en charge de nombreux modèles de langage de grande taille prêts à l’emploi et personnalisables pour répondre aux exigences spécifiques de votre projet. Voici quelques-uns des modèles Ollama les plus populaires : 

Llama 3.2

Llama 3.2 est un modèle polyvalent pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP), comme la génération de texte, le résumé et la traduction automatique. Sa capacité à comprendre et à générer du texte semblable à celui d’un humain le rend populaire pour le développement de chatbots, la rédaction de contenu et la construction de systèmes d’IA conversationnels.

Vous pouvez adapter Llama 3.2 à des industries spécifiques et à des applications de niche, telles que le service à la clientèle ou les recommandations de produits. Grâce à un support multilingue solide, ce modèle est également privilégié pour la construction de systèmes de traduction automatique utiles aux entreprises internationales et aux environnements multinationaux.

Mistral

Mistral gère la génération de code et l’analyse de données à grande échelle, ce qui le rend idéal pour les développeurs travaillant sur des plateformes de codage pilotées par l’IA. Ses capacités de reconnaissance des formes lui permettent de s’attaquer à des tâches de programmation complexes, d’automatiser les processus de codage répétitifs et d’identifier les bogues.

Les développeurs de logiciels et les chercheurs peuvent personnaliser Mistral afin de générer du code pour différents langages de programmation. En outre, sa capacité de traitement des données le rend utile pour la gestion de grands ensembles de données dans les secteurs de la finance, de la santé et du commerce électronique.

Code Llama

Comme son nom l’indique, Code Llama excelle dans les tâches liées à la programmation, telles que l’écriture et la révision du code. Il automatise les flux de travail de codage afin d’améliorer la productivité des développeurs et des ingénieurs en informatique.

Code Llama s’intègre bien aux environnements de développement existants et vous pouvez l’adapter pour qu’il comprenne différents styles de codage ou langages de programmation. Il peut ainsi gérer des projets plus complexes, tels que le développement d’API et l’optimisation de systèmes.

LLaVA

LLaVa est un modèle multimodal capable de traiter du texte et des images, ce qui est parfait pour les tâches nécessitant l’interprétation de données visuelles. Il est principalement utilisé pour générer des légendes d’images précises, répondre à des questions visuelles et améliorer l’expérience des utilisateurs grâce à l’analyse combinée du texte et de l’image.

Des secteurs comme le commerce électronique et le marketing numérique utilisent LLaVA pour analyser les images de produits et générer un contenu pertinent. Les chercheurs peuvent également adapter le modèle pour interpréter les images médicales, telles que les radiographies et les IRM.

Phi-3

Phi-3 est conçu pour des applications scientifiques et de recherche. Son entraînement sur des ensembles de données académiques et de recherche étendus le rend particulièrement utile pour des tâches telles que les revues de littérature, la synthèse de données et l’analyse scientifique.

Les chercheurs en médecine, en biologie et en sciences de l’environnement peuvent affiner Phi-3 pour analyser et interpréter rapidement de grands volumes de littérature scientifique, extraire des informations clés ou résumer des données complexes.

Si vous ne savez pas quel modèle utiliser, vous pouvez explorer la bibliothèque de modèles d’Ollama, qui fournit des informations détaillées sur chaque modèle, y compris les instructions d’installation, les cas d’utilisation pris en charge et les options de personnalisation.

Cas d’utilisation d’Ollama

Voici quelques exemples de la façon dont Ollama peut influencer les flux de travail et créer des solutions innovantes.

Créer des chatbots locaux

Avec Ollama, les développeurs peuvent créer des chatbots pilotés par l’IA très réactifs qui fonctionnent entièrement sur des serveurs locaux, garantissant ainsi la confidentialité des interactions avec les clients.

L’exécution locale des chatbots permet aux entreprises d’éviter le temps de latence associé aux solutions d’IA basées sur le cloud, ce qui améliore les temps de réponse pour les utilisateurs finaux. Les secteurs tels que les transports et l’éducation peuvent également affiner les modèles pour les adapter à un langage spécifique ou au jargon de l’industrie.

Effectuer des recherches au niveau local

Les universités et les scientifiques des données peuvent tirer parti d’Ollama pour mener des recherches sur l’apprentissage automatique hors ligne. Cela leur permet d’expérimenter avec des ensembles de données dans des environnements sensibles en termes de confidentialité, en s’assurant que le travail reste sécurisé et n’est pas exposé à des parties externes.

La capacité d’Ollama à exécuter des LLM localement est également utile dans les régions où l’accès à l’internet est limité ou inexistant. En outre, les équipes de recherche peuvent adapter les modèles pour analyser et résumer la littérature scientifique ou tirer des conclusions importantes.

Construire des applications IA axées sur la confidentialité

Ollama offre une solution idéale pour le développement d’applications d’IA axées sur la protection de la vie privée, idéales pour les entreprises qui traitent des informations sensibles. Par exemple, les cabinets d’avocats peuvent créer des logiciels pour l’analyse des contrats ou la recherche juridique sans compromettre les informations des clients.

L’exécution locale de l’IA garantit que tous les calculs se produisent au sein de l’infrastructure de l’entreprise, ce qui aide les entreprises à répondre aux exigences réglementaires en matière de protection des données, telles que la conformité au GDPR, qui impose un contrôle strict du traitement des données.

Intégrer l’IA dans les plateformes existantes

Ollama peut facilement s’intégrer aux plateformes logicielles existantes, ce qui permet aux entreprises d’inclure des capacités d’IA sans avoir à remanier leurs systèmes actuels.

Par exemple, les entreprises qui utilisent des systèmes de gestion de contenu (CMS) peuvent intégrer des modèles locaux pour améliorer les recommandations de contenu, automatiser les processus d’édition ou suggérer un contenu personnalisé pour intéresser les utilisateurs.

Un autre exemple est l’intégration d’Ollama dans les systèmes de gestion de la relation client (CRM) afin d’améliorer l’automatisation et l’analyse des données et, en fin de compte, d’améliorer la prise de décision et la connaissance du client.

Avantages de l’utilisation d’Ollama

Ollama offre plusieurs avantages par rapport aux solutions d’IA basées sur le cloud, en particulier pour les utilisateurs qui privilégient la protection de la vie privée et la rentabilité :

• Renforcement de la confidentialité et de la sécurité des données. Ollama conserve les données sensibles sur les machines locales, réduisant ainsi le risque d’exposition par le biais de fournisseurs de cloud tiers. Cet aspect est crucial pour des secteurs tels que les cabinets d’avocats, les organismes de santé et les institutions financières, où la confidentialité des données est une priorité absolue.
• Aucune dépendance aux services cloud. Les entreprises conservent un contrôle total sur leur infrastructure sans dépendre de fournisseurs externes de services en cloud. Cette indépendance permet une plus grande évolutivité des serveurs locaux et garantit que toutes les données restent sous le contrôle de l’organisation.
• Flexibilité de personnalisation. Ollama permet aux développeurs et aux chercheurs d’adapter les modèles en fonction des exigences spécifiques du projet. Cette flexibilité garantit de meilleures performances sur des ensembles de données personnalisés, ce qui en fait un outil idéal pour la recherche ou les applications de niche pour lesquelles une solution cloud universelle n’est pas forcément adaptée.
• Accès hors ligne. L’exécution locale des modèles d’IA vous permet de travailler sans accès à Internet. C’est particulièrement utile dans les environnements où la connectivité est limitée ou pour les projets nécessitant un contrôle strict du flux de données.
• Réduction des coûts. En éliminant le besoin d’une infrastructure cloud, vous évitez les coûts récurrents liés au stockage cloud, au transfert de données et aux frais d’utilisation. Bien que l’infrastructure en cloud puisse être pratique, l’exécution de modèles hors ligne peut entraîner des économies importantes à long terme, en particulier pour les projets à usage constant et intensif.

Conclusion

Ollama est idéal pour les développeurs et les entreprises à la recherche d’une solution d’IA flexible et respectueuse de la vie privée. Il offre un contrôle total sur la confidentialité et la sécurité des données en vous permettant d’exécuter les LLM localement.

En outre, la capacité d’Ollama à ajuster les modèles en fait une option puissante pour les projets spécialisés. Qu’il s’agisse de développer des chatbots, de mener des recherches ou de créer des applications axées sur la protection de la vie privée, Ollama offre une alternative rentable aux solutions d’IA basées sur le cloud.

Enfin, si vous êtes à la recherche d’un outil offrant à la fois contrôle et personnalisation pour vos projets basés sur l’IA, Ollama vaut vraiment la peine d’être exploré.

Qu’est-ce que Ollama – FAQ