AnythingLLM
Exécuter des LLMs localement n’est plus réservé aux utilisateurs avancés, AnythingLLM le rend simple et c’est maintenant encore plus rapide sur les GPU RTX.
Cette semaine, le blog RTX AI Garage explore comment AnythingLLM, une application desktop open-source pour les workflows d’IA locaux, facilite pour les développeurs et les passionnés l’exécution de grands modèles de langage, de systèmes RAG et d’outils agentiques directement sur leurs propres machines et sans cloud nécessaire ou configuration complexe.
Grâce à la prise en charge des microservices NVIDIA NIM, AnythingLLM offre désormais aux utilisateurs une méthode plus rapide et plus propre pour lancer des modèles d’IA générative localement. Les NIM sont des conteneurs préconstruits optimisés pour les GPU RTX qui éliminent le besoin de sourcer manuellement les modèles ou de configurer des endpoints. C’est une méthode plug-and-play pour commencer avec l’IA générative et une étape claire vers un développement d’IA locale plus accessible.
Pourquoi c’est important :
- Vitesse : Sur une GeForce RTX 5090, la performance locale des LLMs est 2,4 fois plus rapide que l’Apple M3 Ultra, grâce à l’accélération des Tensor Cores et la stack Ollama + Llama.cpp + GGML.
- Confidentialité : Toutes les données et modèles restent locaux. Un avantage majeur pour les développeurs travaillant avec du contenu propriétaire, des fichiers personnels ou des workflows privés.
- Simplicité : AnythingLLM offre une interface utilisateur propre et une installation en un clic. Combiné avec NIM, cela élimine les frais généraux habituels de travail avec les LLMs sur l’appareil.
Le blog montre également comment les utilisateurs combinent AnythingLLM avec l’ensemble croissant de Blueprints d’IA de NVIDIA pour étendre et prototyper des workflows multimodaux, des chatbots à l’analyse de données en passant par l’automatisation agentique, et le tout sur des PC alimentés par RTX.
Retrouvez l’article ici : https://blogs.nvidia.com/blog/
