L’attrait de l’IA est indéniable. ChatGPT, Gemini de Google et la future Apple Intelligence offrent des capacités sans précédent, mais ils partagent une dépendance essentielle : une connexion internet persistante. Pour les personnes qui accordent la priorité à la confidentialité, qui recherchent des performances améliorées ou qui souhaitent personnaliser leurs interactions avec l’IA, l’exécution de grands modèles linguistiques (LLM) tels que DeepSeek, Gemma de Google ou Llama de Meta directement sur leur Mac constitue une alternative intéressante.
L’idée d’exécuter des LLM en local peut sembler intimidante, mais avec les outils appropriés, elle est étonnamment accessible. Ce guide explique le processus d’exécution de DeepSeek et d’autres LLM importants en local sur votre Mac, ce qui nécessite une expertise technique minimale.
Les avantages de l’exécution locale des LLM
Amélioration de la confidentialité et de la sécurité
L’avantage primordial de l’exécution locale des LLM réside dans l’amélioration de la confidentialité et de la sécurité qu’elle offre. En fonctionnant indépendamment des serveurs externes, vous conservez un contrôle total sur vos données, ce qui garantit que les informations sensibles restent dans votre environnement sécurisé. Ceci est particulièrement important lors de la manipulation de données confidentielles ou exclusives.
Performances supérieures et rentabilité
L’exécution locale des LLM offre des avantages en termes de performances en éliminant la latence associée au traitement basé sur le cloud. Cela se traduit par des temps de réponse plus rapides et une expérience utilisateur plus fluide. De plus, cela évite les frais d’API récurrents associés aux services LLM basés sur le cloud, ce qui permet de réaliser d’importantes économies au fil du temps.
Expériences d’IA personnalisées
L’exécution locale des LLM vous permet de les entraîner avec des données propriétaires, en adaptant leurs réponses pour qu’elles correspondent précisément à vos besoins spécifiques. Cette personnalisation ouvre un nouveau niveau d’utilité de l’IA, vous permettant de créer des solutions d’IA hautement spécialisées qui répondent à vos exigences uniques. Pour les professionnels qui cherchent à tirer parti de DeepSeek ou d’autres LLM pour des tâches liées au travail, cette approche peut considérablement améliorer la productivité et l’efficacité.
Autonomisation des développeurs
Pour les développeurs, l’exécution locale des LLM fournit un environnement sandbox pour l’expérimentation et l’exploration. En exécutant les LLM en local, les développeurs peuvent acquérir une compréhension plus approfondie de leurs capacités et identifier des moyens innovants de les intégrer dans leurs flux de travail. Avec l’expertise technique requise, les développeurs peuvent même utiliser ces modèles d’IA pour construire des outils agentiques, automatisant les tâches et rationalisant les processus.
Configuration minimale requise pour l’exécution locale des LLM sur un Mac
Contrairement à la croyance populaire, l’exécution locale des LLM ne nécessite pas un Mac haut de gamme équipé d’une quantité abondante de RAM. Il est possible d’exécuter un LLM localement sur n’importe quel Mac alimenté par Apple Silicon avec au moins 16 Go de mémoire système. Bien que 8 Go de mémoire soient techniquement suffisants, les performances du système seront sensiblement compromises.
Il est essentiel de comprendre que les LLM sont disponibles dans diverses configurations, chacune ayant un nombre différent de paramètres. Plus un LLM a de paramètres, plus il est complexe et intelligent. Cependant, cela signifie également que le modèle d’IA nécessitera plus d’espace de stockage et de ressources système pour fonctionner efficacement. Par exemple, Llama de Meta est proposé en plusieurs variantes, dont une avec 70 milliards de paramètres. Pour exécuter ce modèle, vous auriez besoin d’un Mac avec plus de 40 Go d’espace de stockage libre et plus de 48 Go de mémoire système.
Pour des performances optimales, envisagez d’exécuter un LLM comme DeepSeek avec 7 milliards ou 8 milliards de paramètres. Cela devrait fonctionner correctement sur un Mac avec 16 Go de mémoire système. Si vous avez accès à un Mac plus puissant, vous pouvez expérimenter avec des modèles qui conviennent mieux à vos besoins spécifiques.
Lors de la sélection d’un LLM, il est essentiel de tenir compte de votre cas d’utilisation prévu. Certains LLM excellent dans les tâches de raisonnement, tandis que d’autres sont mieux adaptés aux requêtes de codage. Certains sont optimisés pour les conversations liées aux STEM, tandis que d’autres sont conçus pour les conversations à plusieurs tours et la cohérence du contexte long.
LM Studio : une solution conviviale pour l’exécution locale des LLM
Pour ceux qui recherchent un moyen accessible d’exécuter des LLM comme DeepSeek et Llama localement sur leur Mac, LM Studio est un excellent point de départ. Ce logiciel est disponible gratuitement pour un usage personnel.
Voici un guide étape par étape pour démarrer avec LM Studio :
Téléchargez et installez LM Studio : Téléchargez LM Studio depuis son site officiel et installez-le sur votre Mac. Une fois installé, lancez l’application.
Sélection du modèle :
- Si votre objectif principal est d’exécuter DeepSeek en local, vous pouvez terminer le processus d’intégration et télécharger le modèle.
- Vous pouvez également ignorer le processus d’intégration et rechercher directement le LLM que vous souhaitez télécharger et installer. Pour ce faire, cliquez sur la barre de recherche en haut de LM Studio, qui vous invite à “Sélectionner un modèle à charger”.
- Vous pouvez également parcourir la liste des LLM disponibles en cliquant sur le rouage Paramètres dans le coin inférieur droit de LM Studio. Dans la fenêtre qui apparaît, sélectionnez l’onglet “Recherche de modèle” sur la gauche. Vous pouvez également accéder directement à cette fenêtre à l’aide du raccourci clavier Commande + Maj + M.
Téléchargement du modèle :
- Dans la fenêtre de recherche de modèles, vous verrez une liste complète des modèles d’IA disponibles au téléchargement.
- La fenêtre de droite fournit des informations détaillées sur chaque modèle, y compris une brève description et sa limite de jetons.
- Sélectionnez le LLM que vous souhaitez utiliser, tel que DeepSeek, Llama de Meta, Qwen ou phi-4.
- Cliquez sur le bouton “Télécharger” dans le coin inférieur droit pour lancer le processus de téléchargement.
- Notez que même si vous pouvez télécharger plusieurs LLM, LM Studio ne peut charger et exécuter qu’un seul modèle à la fois.
Utilisation de votre LLM téléchargé
Une fois le téléchargement du LLM terminé, fermez la fenêtre Mission Control de LM Studio. Ensuite, cliquez sur la barre de recherche supérieure et chargez le LLM récemment téléchargé.
Lors du chargement d’un modèle d’IA, LM Studio vous permet de configurer divers paramètres, notamment sa longueur de contexte et la taille du pool de threads du CPU. Si vous n’êtes pas sûr de ces paramètres, vous pouvez les laisser à leurs valeurs par défaut.
Vous pouvez maintenant commencer à interagir avec le LLM en posant des questions ou en l’utilisant pour diverses tâches.
LM Studio vous permet de maintenir plusieurs conversations distinctes avec un LLM. Pour lancer une nouvelle conversation, cliquez sur l’icône “+” dans la barre d’outils en haut. Cette fonctionnalité est particulièrement utile si vous utilisez simultanément le LLM pour plusieurs projets. Vous pouvez également créer des dossiers pour organiser vos conversations.
Gestion des ressources système
Si vous craignez que le modèle d’IA ne consomme trop de ressources système, vous pouvez ajuster les paramètres de LM Studio pour atténuer ce problème.
Accédez aux paramètres de LM Studio à l’aide du raccourci clavier Commande + ,. Ensuite, assurez-vous que le paramètre “Garde-fous de chargement du modèle” est défini sur “Strict”. Ce paramètre empêchera le LLM de surcharger votre Mac.
Vous pouvez surveiller l’utilisation des ressources de LM Studio et du LLM téléchargé dans la barre d’outils inférieure. Si l’utilisation du CPU ou de la mémoire est trop élevée, envisagez de passer à un modèle d’IA avec un nombre de paramètres inférieur afin de réduire la consommation de ressources.
Considérations relatives aux performances
Les performances des LLM exécutés localement peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment les spécifications matérielles du Mac, la taille du LLM et la complexité de la tâche effectuée.
Bien que même les anciens Mac Apple Silicon puissent exécuter les LLM en douceur, les Mac plus récents avec plus de mémoire système et des processeurs puissants offriront généralement de meilleures performances.
Gestion du stockage
Pour éviter que le stockage de votre Mac ne se remplisse rapidement, il est essentiel de supprimer tous les LLM indésirables une fois que vous avez fini de les expérimenter. Les LLM peuvent être assez volumineux, de sorte que le téléchargement de plusieurs modèles peut rapidement consommer une quantité importante d’espace de stockage.
Au-delà de LM Studio : explorer d’autres options
Bien que LM Studio offre un moyen pratique et convivial d’exécuter des LLM en local, ce n’est pas la seule option disponible. D’autres outils et frameworks, tels que llama.cpp, offrent des fonctionnalités plus avancées et des options de personnalisation. Cependant, ces options nécessitent généralement plus d’expertise technique pour être configurées et utilisées.
L’avenir de l’IA locale
La capacité d’exécuter des LLM en local est sur le point de révolutionner la façon dont nous interagissons avec l’IA. À mesure que les LLM deviennent plus efficaces et accessibles, nous pouvons nous attendre à voir une prolifération d’applications d’IA locales qui offrent aux utilisateurs une plus grande confidentialité, un meilleur contrôle et une meilleure personnalisation.
Que vous soyez une personne soucieuse de la confidentialité, un développeur cherchant à expérimenter avec l’IA ou un professionnel cherchant à améliorer votre productivité, l’exécution de LLM en local sur votre Mac ouvre un monde de possibilités.