video https://youtu.be/BUWi4NO5tow 🚀N1 FORMATION🚀https://parlonsia.teachizy.fr/ IA locale,Je vais te montrer comment installer Ollama sur Windows des IA local avec LM Studio. Tu verras comment un LLM en local utilise l’IA/ai pour créer ou adapter des LLM  IA non censurés, à manipuler de façon responsable. L’installation Ollama sur Windows reste simple : aucun code Python requis. Ce tuto Ollama détaille Ollama Windows, la génération de texte et les bases du deep learning et machine learning pour choisir les bons modèles. Comment avoir un Chatgpt , un LLMen local grace a Ollama sur Windows avec des modèles open source.Apprenez à exploiter l'**intelligence artificielle** avec des **large language models** privés, garantissant ainsi la **data security**. Découvrez comment le **deep learning** et le **machine learning** s'allient pour une **artificial intelligence** performante, tout en maîtrisant la **quantization** des modèles.

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Timeline0:00 1:00 — Installer Ollama, GUI4:00 — Cloud/local, modèles open source7:00 — Quantisation, choix 8-bit8:00 — Distillation, prof vers élève9:00 — Télécharger modèle, LM Studio10:00 — PDF résumé, vision OCR11:00 — Test image, hallucinations IA12:00 — Commandes utiles, Python13:00 — Modèle multimodal, usages14:00 — RAG local, documents15:00 — Réseau local, utilisation Ollama16:00 — RTX 5090, performance GPU----

🤖 Ollama ou LM Studio ?

Choisis selon ton matériel ; LM Studio brille en GUI, Ollama reste léger. IA.

🪟 Ollama Windows fonctionne sans GPU ?

Lance de petits modèles en CPU ; accélère avec VRAM. Ollama Windows.

📦 Quantisation : 4-bit ou 8-bit ?

Privilégie le 8-bit pour la stabilité ; selon latence. quantisation.

👨‍🏫 Distillation, à quoi ça sert ?

Transfère savoir prof→élève ; réduis taille et coûts. distillation.

🧮 Combien de VRAM prévoir ?

Adapte au modèle ; garde marge pour le contexte. VRAM.

🧾 Vision/OCR pour PDF ?

Active un modèle multimodal ; résume hors-ligne. vision OCR.

🔐 Mes documents restent privés ?

Travaille en local ; évite le cloud par défaut. LLM en local.

🧱 RAG, intérêt concret ?

Relie tes fichiers ; améliore réponses factuelles. RAG.

🧰 Faut-il du Python ?

Commence sans code via GUI ; automatise ensuite. Python.

🚀 Comment gagner en vitesse ?

Choisis un Q8 bien offloadé ; optimise couches GPU. Ollama.

🧪 Hallucinations, comment réduire ?

Précise le prompt ; préférer 8-bit et RAG. IA.

🧭 Quel modèle pour débuter ?

 un 7B instruct ; équilibre qualité/vitesse. modèle multimodal.

🧷 Open WebUI utile ?

Ajoute une interface claire ; gère plusieurs modèles. utilisation Ollama.

🧱 LM Studio + Windows ?

Profite d’un setup simple ; offload ajustable. LM Studio.

⚠️ Modèles “non censurés”