Déployer un modèle IA chez soi
Des LLM, des configs d'inférence et des stacks pour déployer l'IA sur vos propres machines, sans envoyer vos données ailleurs.
Chat IA privé minimal : Ollama et Open WebUI
La stack la plus simple pour un chat IA privé : Ollama et Open WebUI en…
Automatisations locales : n8n et Ollama
Stack docker-compose pour automatiser avec une IA locale : n8n (workflows) et…
Chat privé sur vos documents : Ollama, Qdrant, Open WebUI
Stack docker-compose pour un chat privé sur vos documents : Ollama (modèle),…
Que veut dire déployer un modèle IA ?
Déployer, c'est faire tourner un modèle sur vos propres machines ou serveurs plutôt que d'appeler une API externe : vos données restent chez vous. On choisit un modèle (LLM, embeddings), un moteur (Ollama, vLLM, llama.cpp) et, si besoin, une stack complète en docker-compose.