Peut-on installer un LLM en local sur un PC avec une carte Nvidia ?

Les modèles de langage (LLM) ont le vent en poupe, et leur utilisation s’étend bien au-delà des plateformes cloud. Bonne nouvelle : il est tout à fait possible d’installer un LLM en local sur un PC équipé d’une carte graphique Nvidia.

Avec un minimum de matériel et de préparations, vous pouvez explorer la puissance de l’intelligence artificielle directement depuis chez vous. Voici comment faire.

Si vous n’êtes pas familier avec les termes liés aux modèles LLM, je vous recommande la lecteur de ce lexique simplifié. Les termes sont techniques, mais les notions derrière sont accessibles.

Les prérequis pour installer un LLM sur votre PC

Avant de vous lancer, assurez-vous que votre ordinateur répond aux exigences matérielles et logicielles nécessaires.

Matériel

• Carte graphique Nvidia : Une carte comme la RTX 4070 est un bon compromis. Avec ses 12 Go de VRAM, elle peut faire fonctionner des modèles de langage de taille moyenne à grande, comme GPT-2, GPT-Neo, ou LLaMA. Si vous visez des modèles très volumineux, une carte plus puissante, par exemple une RTX 4090 avec 24 Go de VRAM ou encore une RTX 5090, serait préférable. Toutefois la RTX 4070 offre un très bon équilibre entre performance et consommation énergétique.
• Processeur performant : Un CPU moderne est important pour gérer les tâches annexes.
• Mémoire vive (RAM) : Comptez au moins 16 Go de RAM, idéalement 32 Go. Si vous travaillez avec des modèles particulièrement volumineux, augmenter la quantité de mémoire sera très utile (64 ou 128 Go).
• Espace disque : Les modèles pré-entraînés peuvent prendre plusieurs dizaines de gigaoctets.

Logiciels

1. Pilotes Nvidia : Installez les versions les plus récentes des pilotes Nvidia compatibles avec votre carte graphique. Utilisez l’application Nvida App, qui remplace GeFroce Experience.
2. CUDA et cuDNN : Ces bibliothèques d’accélération sont essentielles pour utiliser le GPU efficacement.
3. Environnement Python : Configurez un environnement Python (par exemple avec Anaconda) et installez des bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch. Pour installer Python sur Windows 11 en toute sécurité, je vous recommande ce guide.
4. Modèle de langage : Téléchargez un LLM comme GPT-2, GPT-Neo, LLaMA, ou d’autres modèles récemment publiés comme DeepSeek et DBRX.

Comment installer un LLM en local ?

Pour une installation simplifiée, je vous recommande de lire la page dédiée IA local : guide complet pour installer et utiliser un modèle sur votre ordinateur. Il existe aujourd’hui de nombreux solutions pour installer une IA sur votre ordinateur sans passer par des lignes de commandes. C’est une première approche idéal pour obtenir des résultats rapidement et évaluer les solutions.

1. Installer les outils de base

Commencez par installer Python et les bibliothèques nécessaires :

pip install torch tensorflow transformers

Ces outils permettent de charger et d’exécuter les modèles de langage.

2. Configurer CUDA

Vérifiez que votre carte graphique est bien prise en charge par CUDA :

• Téléchargez CUDA Toolkit sur le site officiel Nvidia.
• Installez cuDNN pour optimiser les calculs.

3. Télécharger un modèle pré-entraîné

Accédez à un modèle disponible en open source, comme GPT-2. Voici un exemple avec la bibliothèque Transformers :

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

Cette commande télécharge le modèle et ses paramètres.

4. Optimiser les performances

Pour les modèles volumineux, utilisez des techniques comme :

• Quantization : Réduire la précision des poids pour consommer moins de VRAM.
• Offloading : Répartir les calculs entre le GPU et le CPU.

Quels modèles choisir pour votre carte Nvidia ?

Modèles recommandés

• GPT-2 : Idéal pour débuter. Fonctionne bien sur des cartes avec 12 Go de VRAM comme la RTX 4070.
• GPT-Neo : Alternative open source à GPT-3, adaptée pour des projets avancés.
• LLaMA : Conçu pour être plus léger et accessible.
• DeepSeek : Performant et économe, il surpasse de nombreux modèles industriels.
• DBRX : Conçu pour des performances élevées, il utilise une architecture mixte et est idéal pour les besoins avancés.

Avant de vous lancer dans l’installation d’un LLM sur votre ordinateur, je vous recommande de tester le modèle sur Hugging Face. Une fois le modèle identifié, vous pourrez l’installer, cela vous fera gagner beaucoup de temps.

Modèles plus lourds

Pour les modèles comme GPT-3 ou GPT-NeoX, il sera souvent nécessaire d’avoir une carte graphique avec plus de 16 Go de VRAM, RTX 4090 avec 24 Go ou encore une RTX 5090. Pour ceux qui n’ont pas le budget, il est toujours d’utiliser des techniques d’optimisation, mais cela prend du temp.

Coût énergétique d’une installation locale

Installer un LLM en local implique une consommation énergétique non négligeable, surtout pour des tâches intensives sur GPU. En France, où le coût moyen de l’électricité pour les particuliers est d’environ 0,20 €/kWh, voici quelques éléments à considérer :

Consommation énergétique typique

• Une carte Nvidia RTX 4070 consomme environ 200 W en pleine charge.
• Une fois le modèle entraîné, l’utilisation du GPU est ponctuelle pour l’inférence, c’est-à-dire qu’il ne sera pas utilisé en pleine charge de manière continue. Les calculs pour l’inférence peuvent durer quelques secondes à quelques minutes, selon les tâches, ce qui réduit significativement la consommation énergétique par rapport à l’entraînement.
• Pour un usage quotidien léger, la consommation pourrait représenter moins de 0,10 € par jour, soit environ 3 € par mois, en fonction de la fréquence et de l’intensité des tâches.

Facteurs influençant les coûts

• Tâches réalisées : L’entraînement d’un modèle consomme bien plus d’énergie que l’inférence (utilisation d’un modèle déjà entraîné).
• Optimisation logicielle : Utiliser des techniques comme la quantization peut réduire la consommation énergétique.
• Efficacité du matériel : Des cartes plus modernes consomment souvent moins d’énergie pour des performances similaires.

Réduire l’impact énergétique

• Limitez l’utilisation du GPU aux heures nécessaires.
• Exploitez des outils d’optimisation comme l’arrêt automatique des calculs après une tâche.
• Considérez une alimentation électrique avec un bon rendement (80+ Gold ou supérieur).

En résumé, bien que l’impact énergétique existe, il reste maîtrisable avec une bonne gestion et des optimisations adaptées.

Avantages de l’installation locale d’un LLM

• Contrôle total : Vos données restent sur votre machine, évitant tout problème de confidentialité.
• Personnalisation : Vous pouvez adapter le modèle à vos besoins spécifiques.
• Coûts réduits à long terme : Une fois le matériel en place, il n’y a pas de frais d’abonnement.

En conclusion

Installer un LLM en local sur un PC avec une carte Nvidia est non seulement possible, mais aussi accessible avec un minimum de préparation. Que vous soyez curieux d’explorer l’intelligence artificielle ou que vous souhaitiez créer des applications avancées, votre carte graphique Nvidia est un excellent point de départ.

Il ne reste plus qu’à vous lancez et à découvrir le potentiel de l’IA directement depuis votre bureau.

J’oubliais ! Certains me diront qu’il exite ChatRTX, une application Nvidia à télécharger pour obtenir un LLM en local. Toutefois, elle est très limitée, il s’agit plus d’un outil de démonstration qu’autres chose. Pour débuter avec les LLM installés localement, c’est une approche simplifiée et vous pourrez l’entrainer avec vos données.

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