** C'est un outil **local/desktop**. Remarques : étrange réponse d'Ollama quand on le questionne avec l'usage de la solution via : ollama run qwen3-coder:480b-cloud
Le modèle de langage développé par Mistral AI
En tant que modèle de langage développé par Mistral AI, je dispose de plusieurs capacités avancées pour répondre à une grande variété de besoins. Voici un aperçu détaillé de mes possibilités :
Pour communiquer avec Mistral ou tout autre modèle de langage lorsque le serveur Ollama n'est pas actif, vous avez plusieurs options alternatives.
En résumé, si le serveur Ollama n'est pas actif, vous pouvez toujours communiquer avec Mistral ou d'autres modèles de langage en utilisant des plateformes alternatives, en exécutant les modèles localement, en utilisant des services cloud, ou en utilisant des API et des outils open-source.
### 1. **Réponse à des Questions Générales**
Je peux fournir des réponses précises et détaillées à des questions sur une multitude de sujets, y compris la science, l'histoire, la culture, la technologie, l'économie, et bien plus encore.
### 2. **Aide à la Rédaction**
Je peux aider à rédiger des textes de différents types, tels que des articles, des essais, des courriels professionnels, des lettres de motivation, et des rapports. Je peux également corriger des textes pour améliorer la grammaire, le style et la clarté.
### 3. **Traduction de Texte**
Je peux traduire des textes entre plusieurs langues avec une précision élevée. Cela inclut la traduction de documents techniques, de communications informelles, et de contenus créatifs.
### 4. **Assistance Éducative**
Je suis capable d'expliquer des concepts complexes dans des matières variées comme les mathématiques, la physique, la chimie, la biologie, et les sciences humaines. Je peux également fournir des ressources pédagogiques et des exercices pratiques.
### 5. **Génération de Contenu Créatif**
Je peux générer des histoires, des poèmes, des scénarios et d'autres formes de contenu créatif. Je peux aussi aider à développer des idées pour des projets artistiques ou littéraires.
### 6. **Analyse de Données**
Je peux analyser des données textuelles pour en extraire des informations pertinentes, des tendances et des motifs. Cela peut être utile pour des tâches telles que l'analyse de sentiments, la recherche de marché, et l'analyse de contenu.
### 7. **Support Technique**
Je suis capable de fournir des conseils techniques et des solutions de dépannage pour des problèmes liés à l'informatique, aux logiciels, aux réseaux, et à d'autres technologies.
### 8. **Recherche d'Informations**
Je peux aider à la recherche d'informations en fournissant des résumés de documents, des résultats de recherche, et des analyses comparatives. Je peux également recommander des sources d'information fiables.
### 9. **Assistance Légale**
Je peux fournir des informations sur des sujets juridiques, expliquer des concepts légaux, et aider à la rédaction de documents juridiques simples. Cependant, je ne peux pas fournir de conseils juridiques personnalisés, qui doivent toujours être obtenus auprès d'un professionnel du droit.
### 10. **Support en Gestion de Projet**
Je peux aider à la planification de projets, à la gestion des tâches, et à la coordination des équipes en fournissant des conseils et des outils pratiques.
### 11. **Formation et Développement Personnel**
Je peux fournir des conseils sur le développement personnel, la gestion du temps, les compétences en communication, et d'autres aspects du développement professionnel et personnel.
### 12. **Assistance en Marketing et Publicité**
Je peux aider à la création de campagnes marketing, à la rédaction de contenu publicitaire, et à l'analyse des performances de campagnes.
### 13. **Support en Santé et Bien-être**
Je peux fournir des informations sur la santé, le bien-être, les régimes alimentaires, les exercices, et les pratiques de relaxation. Cependant, pour des conseils médicaux personnalisés, il est toujours préférable de consulter un professionnel de la santé.
Ces capacités me permettent de répondre efficacement à une vaste gamme de besoins, qu'ils soient professionnels, éducatifs, ou personnels.
Ces modèles sont probablement des variantes légères de Mistral, adaptés pour des tâches rapides, des environnements contraints ou des intégrations spécifiques.
| Alias du modèle | Description probable |
|---|---|
voxtral-small-latest | Dernière version du modèle "small", optimisé pour rapidité et faible empreinte. |
voxtral-small-2507 | Version datée (juillet 2025), utile pour tests de régression ou compatibilité. |
voxtral-mini-latest | Variante encore plus légère que "small", pour des tâches ultra-rapides. |
voxtral-mini-2507 | Version stable de juillet 2025 du modèle "mini". |
voxtral-mini-transcribe-2507 | Spécialisé dans la transcription ou le traitement de texte parlé. |
🔧 Utilisation typique : bots embarqués, assistants vocaux, traitement local, CI/CD léger.
Ces modèles sont probablement des déclinaisons plus robustes de Mistral, avec des capacités de raisonnement plus poussées.
| Alias du modèle | Description probable |
|---|---|
pixtral-large-latest | Dernière version du modèle "large", pour tâches complexes et dialogues profonds. |
pixtral-large-2411 | Version stable de novembre 2024, utile pour audit ou compatibilité. |
pixtral-12b | Modèle Mistral 12B brut, sans suffixe, probablement version de base. |
pixtral-12b-latest | Version la plus récente du 12B, avec améliorations de performance. |
pixtral-12b-2409 | Version stable de septembre 2024, souvent utilisée en production. |
🔧 Utilisation typique : audit automatisé, documentation intelligente, assistants techniques, modélisation de dialogue.
Vu ton expertise en audit, CI/CD et automatisation, tu pourrais :
pixtral-12b-latest pour des tâches de documentation intelligente ou de génération de rapports stylisés.voxtral-mini-transcribe-2507 dans des pipelines de transcription ou d’analyse vocale.voxtral-small-latest vs pixtral-large-latest pour équilibrer performance vs coût dans tes scripts modulaires.
Bien sûr, Erol. Voici une comparaison claire entre les modèles Voxtral et Pixtral, tous deux basés sur des architectures Mistral mais optimisés pour des usages différents dans Ollama :
| Caractéristique | Voxtral | Pixtral |
|---|---|---|
| 🧠 Objectif principal | Légèreté, rapidité, faible empreinte mémoire | Raisonnement avancé, génération riche |
| 📦 Taille du modèle | Mini / Small (compact) | Large / 12B (plus volumineux) |
| 🚀 Performance | Optimisé pour vitesse et coût | Optimisé pour profondeur et qualité |
| 🗣️ Cas d’usage typique | Transcription, bots embarqués, assistants vocaux | Audit, documentation, dialogue complexe |
| 🧩 Spécialisation | Certaines variantes pour transcription vocale | Variantes pour raisonnement et génération stylée |
| 🧪 Versions disponibles | mini, small, transcribe | large, 12B, versions datées (2409, 2411) |
| 🧰 Utilisation CI/CD | Idéal pour tests rapides ou intégration locale | Idéal pour génération de rapports et onboarding |
| 📊 Rapports stylisés | Limité, sauf si couplé à un moteur externe | Plus adapté à Markdown, PDF, outputs exportables |
Excellente question, Erol — surtout dans ton contexte d’audit automatisé, CI/CD, et scripts modulaires. La taille d’un modèle de langage (comme "mini", "small", "large", ou "12B") a des implications directes sur ses capacités, coûts, et intégration technique. Voici une vue d’ensemble :
| Taille du modèle | Capacité cognitive | Exemples d’usage |
|---|---|---|
| Mini / Small | Réponses rapides, simples, peu nuancées | Transcription, bots embarqués, CI/CD léger |
| Large / 12B | Raisonnement complexe, meilleure cohérence, mémoire contextuelle plus longue | Audit, documentation, onboarding, reporting stylisé |
🔍 Implication : Plus le modèle est grand, plus il peut comprendre des contextes longs, générer des textes cohérents, et répondre à des requêtes techniques complexes.
| Taille du modèle | Temps de calcul | Ressources requises |
|---|---|---|
| Mini / Small | Très rapide | Faible CPU / RAM |
| Large / 12B | Plus lent | GPU recommandé, plus de mémoire |
🔧 Implication : Pour des scripts embarqués ou des appels API dans des pipelines CI/CD, les modèles plus petits sont plus adaptés. Les grands modèles sont mieux pour les tâches ponctuelles ou les serveurs dédiés.
| Taille du modèle | Facilité d’intégration | Portabilité |
|---|---|---|
| Mini / Small | Facile à embarquer dans des containers, scripts locaux | Très portable |
| Large / 12B | Nécessite orchestration (Docker, GPU, scaling) | Moins portable |
📁 Implication : Si tu veux intégrer un modèle dans un script Bash ou PowerShell pour audit réseau, un modèle Voxtral-mini est idéal. Pour générer des rapports Markdown stylisés, Pixtral-12B est plus pertinent.
Codestral est une gamme de modèles Mistral optimisés pour la compréhension et la génération de code, mais aussi pour des tâches techniques plus structurées. Contrairement à Voxtral (léger) et Pixtral (raisonnement), Codestral se positionne comme un assistant technique pour les développeurs, architectes et ingénieurs système.
| Alias du modèle | Description probable |
|---|---|
codestral-embed-2505 | Version spécialisée pour embedding — utile pour recherche sémantique, RAG, etc. |
codestral-2508 | Version récente, probablement optimisée pour génération de code et audit technique. |
codestral-2501 | Version antérieure, stable, utile pour compatibilité descendante. |
codestral-2412 | Version de décembre 2024, souvent utilisée dans des environnements CI/CD. |
codestral-2411-rc5 | Release candidate (RC5) de novembre 2024 — version de test avant stabilisation. |
| Famille | Spécialité principale | Cas d’usage typique |
|---|---|---|
| Voxtral | Légèreté, rapidité | Transcription, bots embarqués, CI/CD léger |
| Pixtral | Raisonnement, dialogue riche | Audit stylisé, documentation, onboarding |
| Codestral | Génération et analyse de code | Scripting, audit technique, intégration API, RAG |
codestral-embed-2505 pour indexer des scripts PowerShell/Bash et créer des moteurs de recherche sémantique dans SharePoint ou Teams.codestral-2508 serait idéal pour générer des wrappers modulaires, des fonctions de fallback, ou des scripts CI/CD versionnés.2412, 2501) te permettent de tester la robustesse et la compatibilité dans des environnements legacy.
Voici une matrice comparative complète entre les familles de modèles Voxtral, Pixtral et Codestral de Mistral, en tenant compte des critères essentiels pour tes workflows : vitesse, stylisation, auditabilité, et compatibilité CI/CD.
| Critère | 🟦 Voxtral | 🟨 Pixtral | 🟥 Codestral |
|---|---|---|---|
| ⚡ Vitesse d’exécution | Très rapide (mini/small) | Moyenne à lente (large/12B) | Moyenne (optimisé pour code) |
| 🎨 Stylisation des outputs | Faible (réponses brèves) | Élevée (Markdown, PDF, dialogues) | Moyenne à élevée (code structuré) |
| 📋 Auditabilité | Basique (ping, transcribe, etc.) | Avancée (tracabilité, logique) | Technique (scripts, logs, wrappers) |
| 🔧 Compatibilité CI/CD | Excellente (léger, portable) | Moyenne (nécessite orchestration) | Excellente (intégration code native) |
| 🧠 Capacité de raisonnement | Faible à moyenne | Élevée (long contexte, cohérence) | Moyenne à élevée (code-aware) |
| 🗂️ Versionnement | Stable, rapide à tester | Versionné pour audit et onboarding | Versionné pour compatibilité dev |
| 🧰 Cas d’usage typique | Transcription, bots, tests | Audit stylisé, onboarding | Génération de scripts, RAG, wrappers |
La prise en charge de Chrome AI dans Page Assist est encore en phase bêta, mais elle peut être activée ou désactivée selon le modèle local que tu utilises (comme Gemini Nano) et les paramètres de l’extension. Version Ollama v0.12.0 https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.12.0
D’après la fiche officielle de Page Assist sur le Chrome Web Store [2], voici les éléments à surveiller :
Menu latéral : Dans l’interface que tu as partagée, regarde dans les sections comme :
Paramètres ChromaParamètres Chroma AIGérer les modèlesModèles pris en charge :
Activation/Désactivation :
Si tu utilises Chrome Canary 131+, tu peux gérer l’activation de l’IA via les politiques système :
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Policies\Google\Chrome
DevToolsGenAiSettings = dword:00000002
/etc/opt/chrome/policies/recommended/policies.json
{
"DevToolsGenAiSettings": 2
}
Ensuite, va sur chrome://policy pour vérifier que la règle est bien appliquée source [1].
Voici comment tu peux activer la prise en charge de l’IA dans Chrome Canary 131+ via les politiques système sous Windows 🛠️ :
DevToolsGenAiSettings dans le registre WindowsOuvre l’éditeur de registre :
Win + R, tape regedit, puis appuie sur Entrée.Navigue vers la clé suivante :
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Policies\Google\Chrome
Si les dossiers
Chromen’existent pas, tu peux les créer manuellement :
Policies → Nouveau > Clé → nomme-la GoogleGoogle → Nouveau > Clé → nomme-la ChromeAjoute une nouvelle valeur DWORD :
Chrome → Nouveau > Valeur DWORD (32 bits)DevToolsGenAiSettings2
Redémarre Chrome Canary pour que la modification soit prise en compte.
2 ?| Valeur | Comportement |
|---|---|
0 | Désactive complètement l’IA dans DevTools |
1 | Active l’IA avec consentement explicite |
2 | Active l’IA automatiquement sans demander de consentement |
Tu peux vérifier que la politique est bien appliquée en allant sur :
chrome://policy
Cherche DevToolsGenAiSettings dans la liste.
| Fonction | Où la trouver | Comment l’activer/désactiver |
|---|---|---|
| Chrome AI (Gemini Nano) | Gérer les modèles / Paramètres Chroma AI | Sélectionner ou retirer le modèle |
| DevTools AI (Chrome Canary) | chrome://policy | Modifier les clés système |
| Page Assist Sidebar | Interface web | Vérifier les options de modèle actif |
C'est la version la plus légère et optimisée de la famille des modèles Gemini développés par Google. Elle est conçue pour fonctionner localement sur les appareils Android, sans connexion Internet, tout en offrant des capacités avancées d’intelligence artificielle.
Voici un aperçu structuré de ses fonctions et spécificités 🔍:
| Fonction | Description |
|---|---|
| 📝 Résumé automatique | Génère des résumés de texte directement sur l’appareil |
| ✍️ Assistance à l’écriture | Suggère des reformulations, corrige le style et la grammaire |
| 🧠 Analyse de contexte | Comprend le contenu affiché pour proposer des actions pertinentes |
| 🎙️ Traitement vocal et audio | Capable d’interpréter la voix et de répondre sans cloud |
| 📷 Multimodalité (Pixel 9 uniquement) | Combine texte, image, audio et vidéo pour des réponses plus riches |
Le fonctionnement hors ligne de Gemini Nano est l’un de ses atouts majeurs. Voici une explication claire et structurée 🔍 :
Gemini Nano est un modèle de langage léger développé par Google, conçu pour s’exécuter entièrement sur l’appareil, sans connexion Internet. Cela repose sur plusieurs éléments clés :
Pour tester Gemini Nano hors ligne dans Chrome :
chrome://flags :
prompt-api-for-gemini-nanooptimisation-guide-on-device-modelchrome://components.
Pour l'instant, Gemini Nano est un modèle "fermé" et n'est pas disponible pour être téléchargé et exécuté via des frameworks comme Ollama, sauf avec le navigateur Chrome. Il est intégré directement dans les produits Google et son API est disponible pour les développeurs Android et Chrome.
Qui es-tu ?
Gemini Nano :
Je suis Gemma, un assistant IA open-source développé par Google DeepMind. Je suis un grand modèle linguistique (LLM) disponible au public.
Vous :
Pourquoi je vois Gemini Nano ?
Gemini Nano :
C'est une excellente question ! Vous voyez "Gemini Nano" parce que je suis lié à un modèle plus grand appelé Gemini, développé également par Google DeepMind.
Voici comment ça fonctionne :
* **Gemini est le modèle principal:** Gemini est Google's ultime modèle linguistique, conçu pour gérer une variété de tâches, y compris le traitement du langage, la génération de texte, la traduction de langues, le résumé de textes et bien plus encore.
* **Gemini Nano est une version plus petite et optimisée:** Gemini Nano est une version plus petite et rendue plus légère de Gemini. Elle est conçue pour fonctionner sur des appareils moins puissants, comme les téléphones mobiles, et nécessite moins de ressources informatiques.
* **Je suis "Gemini":** Puisque je suis décrite comme un LLM open-source développé par Google DeepMind, et que l'on parle de Gemini, c'est très probablement **moi** que vous êtes en train de contacter. Je fonctionne sur la technologie Gemini.
* **Pourquoi voyez-vous Gemini Nano spécifiquement?:** Vos systèmes (ou l'endroit où vous interagissez avec moi) peuvent identifier que vous êtes sur un appareil où Gemini Nano est disponible ou utilisé, ou que vous êtes en train d'interagir avec une fonctionnalité qui utilise particulièrement la version Nano de Gemini.
En résumé, "Gemini Nano" est une version allégée de Gemini qui existe et que vous pourriez rencontrer en interaction avec moi (ou des expériences similaires). C'est une conception intelligente de Google pour rendre la puissance du langage accessible sur de plus larges plages d'appareils.
J'espère que cette explication est claire! Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à les poser.
Page Assist is an open-source browser extension that provides a sidebar and web UI for your local AI model. It allows you to interact with your model from any webpage.
https://github.com/n4ze3m/page-assist
https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-a-web-ui-for/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo
https://github.com/ollama/ollama
PS C:\> ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
GPT-OSS:latest aa4295ac10c3 13 GB 13 hours ago
Mistral:latest 6577803aa9a0 4.4 GB 24 hours ago
Mistral:7b 6577803aa9a0 4.4 GB 24 hours ago
phi:latest e2fd6321a5fe 1.6 GB 44 hours ago
phi4:latest ac896e5b8b34 9.1 GB 44 hours ago
PS C:\> ollama ps
NAME ID SIZE PROCESSOR CONTEXT UNTIL
PS C:\> ollama help
Large language model runner
Usage:
ollama [flags]
ollama [command]
Available Commands:
serve Start ollama
create Create a model
show Show information for a model
run Run a model
stop Stop a running model
pull Pull a model from a registry
push Push a model to a registry
signin Sign in to ollama.com
signout Sign out from ollama.com
list List models
ps List running models
cp Copy a model
rm Remove a model
help Help about any command
Flags:
-h, --help help for ollama
-v, --version Show version information
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.
PS C:\>
PS C:\> ollama --version
ollama version is 0.12.0
PS C:\>
---------------------------------------------------
• Introduction à Ollama: téléchargement
Ollama et Page Assist
• Ollama et Page Assist RAG
LM Studio
• LM Studio - Merci pour les +900 abonnements
Site web Ollama:
https://ollama.com/
Concours GPT-OSS:
https://openai.devpost.com/
PLAN
00:00:00 Introduction
00:01:33 Interface de chat
00:04:42 Paramètres
00:05:55 Partenariat OpenAI - Ollama
00:07:31 Mot de la fin
00:07:58 Outro.png)
.png)
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Ollama propose désormais une nouvelle interface plus ergonomique, intégrant un partenariat avec OpenAI.
Les principales nouveautés :
Téléchargement & installation simplifiés : mise à jour automatique ou téléchargement direct.
Interface unifiée : historique des discussions, choix de modèles, paramètres simplifiés.
Accès aux modèles OpenAI et open-source (ex. GPT-OSS-20B / 120B). Téléchargement automatique si un modèle n’est pas présent.
Possibilité d’exécution locale ou en ligne. GPT-OSS-20B permet d’effectuer des recherches web.
Mode Turbo : exécution sur les serveurs Ollama pour accélérer les réponses, utile pour les ordinateurs peu puissants. (⚠️ données hébergées aux USA).
Paramètres personnalisables :
Connexion au compte obligatoire pour certains modèles.
Exposition de l’API sur le réseau local (comme Open Web UI).
Choix de l’emplacement des modèles, taille du contexte (tokens).
Activation du mode avion pour garantir l’exécution 100 % locale.
Concours Open Model Hackathon : Ollama collabore avec OpenAI, Hugging Face, Nvidia, LM Studio pour développer de nouvelles applications open source, avec récompenses financières.
| Étape / Fonction | Description | Points Clés |
|---|---|---|
| 1. Installation / Mise à jour | Téléchargez via le site ou via la fenêtre de mise à jour intégrée. | Recherche « Ollama » dans vos applis après installation. |
| 2. Ouverture de l’interface | Lancer l’application, interface avec historique de chat + sélection de modèles. | Interface simple, ergonomique, avec paramètres à droite. |
| 3. Sélection du modèle | Choisissez parmi vos modèles locaux ou ceux d’OpenAI (GPT-OSS-20B/120B). | Téléchargement automatique si modèle absent. |
| 4. Utilisation locale ou en ligne | GPT-OSS-20B permet recherche web, sinon fonctionnement hors ligne possible. | Idéal pour conserver la confidentialité. |
| 5. Mode Turbo (Cloud) | Utilise les serveurs Ollama pour accélérer les réponses. | ⚠️ Données hébergées aux USA → potentielle exposition légale. |
| 6. Paramètres disponibles | - Connexion compte- Exposition API réseau- Gestion des modèles- Contexte (tokens)- Mode avion | Permet personnalisation avancée + exécution 100 % locale. |
| 7. Sécurité / Confidentialité | Mode avion = aucune donnée sortante. | Turbo = données sur serveurs US, à prendre en compte. |
| 8. Participation Hackathon | Créer des applis innovantes (catégories variées, prix jusqu’à 30 000 $). | Partenaires : OpenAI, Nvidia, Hugging Face, LM Studio. |
https://docs.ollama.com/quickstart
https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file#libraries-1
---------------------------------------------------
Tu peux tester le modèle Apertus-8B-Instruct-2509 de Hugging Face de deux façons principales : localement avec Transformers, ou via l’interface web Hugging Face (si le modèle est déployé). Voici un guide complet pour chaque méthode :
🧪 1. Test local avec Transformers (Python) Prérequis : GPU avec au moins 24 Go de VRAM (type RTX 3090 ou A100), ou usage via bitsandbytes pour quantisation.
🌐 2. Interface web Hugging Face (si disponible)
Tu peux visiter la pour voir s’il propose une démo interactive. Si le bouton “Hosted inference API” ou “Try it out” est absent, cela signifie que le modèle n’est pas déployé pour test direct en ligne
huggingface-cliSi ce n’est pas déjà fait, installe la bibliothèque huggingface_hub (qui contient huggingface-cli) :
pip install -U huggingface_hub
Certains modèles (comme Apertus-8B-2509) nécessitent d’être connecté à ton compte Hugging Face et d’avoir accepté les conditions d’utilisation du modèle sur sa page.
Puis, dans ton terminal :
huggingface-cli login
Colle ton token quand il est demandé.
Une fois connecté, exécute ta commande :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 --local-dir ./apertus-8b
💡 Notes importantes :
--local-dir indique où stocker les fichiers du modèle.--include "*".--local-dir-use-symlinks False.Exemple complet :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 \
--local-dir ./apertus-8b \
--local-dir-use-symlinks False \
--include "*"
Après téléchargement, tu devrais voir dans ./apertus-8b :
config.jsontokenizer.json / tokenizer.modelpytorch_model-*.bin ou model.safetensorsPour accélérer le téléchargement d’un gros modèle Hugging Face comme swiss-ai/Apertus-8B-2509, il faut jouer sur trois leviers : réseau, méthode de transfert et paramètres CLI.
huggingface-cliPar défaut, huggingface-cli download télécharge séquentiellement. Tu peux :
Inclure tous les fichiers d’un coup (évite les requêtes multiples) :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 \
--local-dir ./apertus-8b \
--include "*" \
--local-dir-use-symlinks False
Téléchargement parallèle
Le CLI ne gère pas nativement le multi-thread, mais tu peux combiner avec aria2c pour paralléliser (voir section 3).
Reprise automatique
Si la connexion coupe, relancer la même commande reprend là où ça s’est arrêté (grâce au cache HF).
aria2caria2c est un téléchargeur multi-connexion qui peut diviser un gros fichier en segments parallèles.
Installe-le :
sudo apt install aria2 # Debian/Ubuntu
brew install aria2 # macOS
Récupère la liste des URLs directes depuis Hugging Face :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 --include "*" --local-dir ./apertus-8b --resume-download --quiet --token YOUR_HF_TOKEN --max-workers 1 --no-symlinks --output-dir-url
(ou via la page du modèle → clic droit sur chaque fichier → “Copier le lien de téléchargement”)
Lance aria2c avec plusieurs connexions :
aria2c -x 16 -s 16 -k 1M -d ./apertus-8b "URL_DU_FICHIER"
-x 16 : 16 connexions simultanées-s 16 : 16 segments-k 1M : taille de segment 1 MoPour cloner tout le dépôt avec historique minimal :
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone --depth 1 https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-8B-2509
cd Apertus-8B-2509
git lfs pull --include="*"
⚠️ Plus lourd que huggingface-cli si tu ne veux que les poids.
Parfait, Erol — voici un script Bash complet qui combine huggingface-cli pour l’authentification et la récupération de la liste des fichiers, puis aria2c pour un téléchargement multi-connexion avec reprise automatique.
Il est pensé pour être robuste, reproductible et facile à maintenir.
download_apertus.sh#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
# === CONFIGURATION ===
REPO_ID="swiss-ai/Apertus-8B-2509"
LOCAL_DIR="./apertus-8b"
THREADS=16 # Connexions simultanées par fichier
SPLIT=16 # Segments par fichier
SEGMENT_SIZE="1M" # Taille des segments
HF_TOKEN="${HF_TOKEN:-}" # Peut être passé en variable d'env
# === PRÉREQUIS ===
command -v huggingface-cli >/dev/null || { echo "❌ huggingface-cli manquant. Installez-le avec : pip install -U huggingface_hub"; exit 1; }
command -v aria2c >/dev/null || { echo "❌ aria2c manquant. Installez-le avec : sudo apt install aria2 ou brew install aria2"; exit 1; }
# === AUTHENTIFICATION ===
if [[ -z "$HF_TOKEN" ]]; then
echo "🔑 Connexion à Hugging Face..."
huggingface-cli login
else
echo "🔑 Utilisation du token HF depuis la variable d'environnement."
huggingface-cli login --token "$HF_TOKEN" --add-to-git-credential
fi
# === CRÉATION DU DOSSIER LOCAL ===
mkdir -p "$LOCAL_DIR"
# === RÉCUPÉRATION DES URLS DIRECTES ===
echo "📥 Récupération de la liste des fichiers..."
FILE_LIST=$(huggingface-cli list-files "$REPO_ID" --include "*" | grep -v '/$')
# === TÉLÉCHARGEMENT AVEC aria2c ===
echo "🚀 Téléchargement parallèle avec aria2c..."
for FILE in $FILE_LIST; do
URL="https://huggingface.co/${REPO_ID}/resolve/main/${FILE}?download=true"
aria2c -x "$THREADS" -s "$SPLIT" -k "$SEGMENT_SIZE" \
-d "$LOCAL_DIR" -o "$(basename "$FILE")" \
--continue=true --max-connection-per-server="$THREADS" \
--min-split-size="$SEGMENT_SIZE" \
--header="Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
"$URL"
done
echo "✅ Téléchargement terminé dans : $LOCAL_DIR"
--continue=true)-x et -s) pour saturer ta bande passanteHF_TOKEN./apertus-8bSauvegarde le script :
nano download_apertus.sh
# colle le contenu ci-dessus
chmod +x download_apertus.sh
Lance-le :
./download_apertus.sh
ou avec un token déjà exporté :
export HF_TOKEN="hf_xxx_ton_token_xxx"
./download_apertus.sh
💡 Astuce bonus :
Si tu veux vérifier l’intégrité après téléchargement, on peut ajouter un bloc qui calcule les SHA256 et les compare à ceux listés par huggingface-cli list-files --include "*".
huggingface_hubOuvrez un terminal et installez l’outil officiel Hugging Face :
pip install -U huggingface_hub
python.exe -m pip install --upgrade pip
huggingface-cli login
./apertus-8b.--include "*" ou --local-dir-use-symlinks False (les valeurs par défaut fonctionnent bien pour la plupart des cas).Après téléchargement, vérifiez que le dossier ./apertus-8b contient au moins :
config.jsontokenizer.json ou tokenizer.modelpytorch_model.bin ou model.safetensorsSi vous préférez éviter la ligne de commande, vous pouvez télécharger le modèle directement en Python avec la bibliothèque huggingface_hub :
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="swiss-ai/Apertus-8B-2509", local_dir="./apertus-8b")
Ce code est déjà correct sur le principe, mais pour le faire tourner, il faut surtout préparer l’environnement et respecter quelques points spécifiques au modèle Apertus-8B-Instruct-2509.
Voici la marche à suivre pas à pas pour exécuter cette commande en local ou sur un serveur GPU.
Installe Python 3.10+ et crée un environnement virtuel :
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
venv\Scripts\activate # Windows
Le modèle nécessite transformers ≥ 4.56.0 (sinon apply_chat_template ne sera pas reconnu) et PyTorch avec support GPU si tu veux utiliser cuda.
pip install --upgrade pip
pip install "transformers>=4.56.0" accelerate torch
Si tu veux la génération plus rapide :
pip install bitsandbytes # pour chargement 8-bit/4-bit
Le dépôt swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509 est en accès restreint :
huggingface-cli login
Enregistre ton code dans un fichier, par exemple apertus_test.py, puis exécute :
python apertus_test.py
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
device_map="auto",
torch_dtype="auto",
load_in_8bit=True # ou load_in_4bit=True
)
max_new_tokens=512 pour tester.apply_chat_template est bien, mais vérifie que le tokenizer du modèle supporte ce format.💡 Astuce CI/CD (vu ton profil) :
Tu peux intégrer ce script dans un pipeline avec un test rapide (prompt court, génération limitée) pour valider que le modèle est accessible et fonctionnel avant de lancer des batchs plus lourds.
Voici un template complet de déploiement Azure pour exécuter le modèle Hugging Face Apertus-8B-Instruct-2509 dans un environnement sécurisé et scalable. Ce modèle n’est pas disponible via l’inférence managée Hugging Face, donc tu dois le déployer manuellement dans Azure Machine Learning ou AKS.
FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3-pip git curl && \
pip3 install --upgrade pip
RUN pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
RUN pip install transformers accelerate
WORKDIR /app
COPY . /app
CMD ["python3", "serve.py"]
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from fastapi import FastAPI, Request
import torch
app = FastAPI()
model_id = "swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16)
@app.post("/generate")
async def generate(request: Request):
body = await request.json()
prompt = body.get("inputs", "")
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
return {"response": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/managedOnlineDeployment.schema.json
name: apertus-deployment
endpoint_name: apertus-endpoint
model:
path: .
environment:
docker:
image: azureml:custom-apertus:latest
conda_file: environment.yml
instance_type: Standard_NC6
scale_settings:
scale_type: automatic
min_instances: 1
max_instances: 3
curl -X POST https://<your-endpoint>.azurewebsites.net/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"inputs": "quelle solution de LLM êtes vous"}'
Tu peux suivre le guide complet sur Microsoft Learn pour Hugging Face sur Azure ML ou consulter le guide de déploiement en un clic.
https://www.erolgiraudy.eu/2024/10/mes-15-livres.html
Pour Info : Mon livre https://amzn.eu/d/eTuHn56 sur AMAZON
Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.) : Liste des Certificats PDF Microsoft Learn
https://clubsp2013.blogspot.com/p/portfolio-microsoft-learn-pierre-erol.html
