Stations de travail IA LLM local
Acheter des postes de travail LLM locaux – Exploiter les LLM localement et en toute sécurité
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Stations de travail IA LLM local
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Postes de travail IA LLM locaux : des modèles linguistiques en local plutôt que dans le cloud
Avec une station de travail IA Local LLM de MIFCOM, vous pouvez exploiter de grands modèles linguistiques tels que Llama, Mistral ou Qwen directement sur votre propre matériel. Vos requêtes et vos documents ne quittent à aucun moment votre réseau, il n'y a pas de frais d'API récurrents et les temps de réponse ne dépendent pas de services externes. Vous configurez chaque système composant par composant en fonction de votre usage, et celui-ci est fabriqué et testé en Allemagne.
La mémoire graphique est déterminante : elle détermine la taille de modèle pouvant fonctionner de manière fluide
La mémoire graphique est le paramètre le plus important pour l’inférence locale. Si le modèle tient entièrement dans la VRAM, la vitesse de sortie reste élevée ; s’il doit être transféré hors mémoire, celle-ci chute de manière perceptible. Une mémoire graphique plus importante permet non seulement d’utiliser des modèles plus volumineux, mais aussi de traiter des contextes plus longs pour travailler avec des documents volumineux. Aperçu de nos recommandations :
Nos recommandations pour les LLM locaux :
| Catégorie de modèle | Modèles optimisés | GPU recommandé | RAM |
| Compacts et agiles (3B - 8B) | Llama 3.1 8B, Mistral 7B | GeForce RTX 5080, 16 Go de VRAM | 32 Go |
| Gamme moyenne (jusqu'à 32B) | Qwen 32B, Gemma 27B | GeForce RTX 5090, 32 Go de VRAM | 64 Go |
| Grande, quantifiée (classe 70B, 4 bits) | Llama 3.3 70B (4 bits) | RTX PRO 5000 Blackwell, 48 Go de VRAM | 128 Go |
| Maximum : grands modèles et contextes longs | 70B+ avec une grande précision, RAG avec des documents volumineux | RTX PRO 6000 Blackwell, 96 Go de VRAM | 128 Go |
Prêt à l'emploi avec Ollama, LM Studio et autres
Votre station de travail constitue la base d’environnements d’inférence courants tels qu’Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Elle vous permet de charger des modèles en quelques commandes, d’exploiter des chatbots privés et des assistants de programmation, et d’intégrer des modèles locaux à vos propres applications via une API.
Protection des données et maîtrise des coûts pour les entreprises
Dans le cadre d’une utilisation professionnelle notamment, deux arguments plaident en faveur des modèles linguistiques locaux : les données sensibles telles que les contrats, le code source ou les dossiers médicaux restent au sein de l’entreprise, ce qui simplifie considérablement la mise en conformité avec le RGPD. Et au lieu d’une facturation mensuelle au token, vous investissez une seule fois dans du matériel qui effectue ensuite des calculs de manière illimitée. Si vous souhaitez non seulement exploiter des modèles, mais aussi les affiner avec vos propres données, vous trouverez dans nos stations de travail de développement IA la base idéale pour le fine-tuning avec LoRA et QLoRA.
Quelle station de travail IA LLM locale te convient le mieux ?
Choisis ton système en fonction du plus grand modèle que tu souhaites utiliser régulièrement, et prévois une réserve de mémoire graphique pour les contextes plus longs. Dans le configurateur de stations de travail, tu peux configurer ton système selon tes besoins individuels. Tu peux également commencer par consulter nos stations de travail IA et comparer les quatre profils d’utilisation. Notre guide d'achat PC IA t'explique en détail de quel matériel tu as besoin.