Les 7 meilleurs outils LLM pour exécuter des modèles localement (mai 2025)

Améliorer le bien-être mental grands modèles de langage (LLM) Les LLM émergent fréquemment et, bien que les solutions basées sur le cloud offrent une certaine commodité, l’exécution locale de LLM offre plusieurs avantages, notamment une confidentialité améliorée, une accessibilité hors ligne et un meilleur contrôle sur les données et la personnalisation du modèle.

Organiser des LLM au niveau local offre plusieurs avantages intéressants :

• Intimité: Gardez un contrôle total sur vos données, en garantissant que les informations sensibles restent dans votre environnement local et ne sont pas transmises à des serveurs externes.  
• Accessibilité hors ligne : Utilisez les LLM même sans connexion Internet, ce qui les rend idéaux pour les situations où la connectivité est limitée ou peu fiable.  
• Personnalisation: Ajustez les modèles pour les aligner sur des tâches et des préférences spécifiques, en optimisant les performances pour vos cas d'utilisation uniques.  
• Rentabilité: Évitez les frais d’abonnement récurrents associés aux solutions basées sur le cloud, ce qui permet potentiellement de réduire les coûts à long terme.

Cette analyse examinera certains des outils qui permettent d’exécuter des LLM localement, en examinant leurs fonctionnalités, leurs forces et leurs faiblesses pour vous aider à prendre des décisions éclairées en fonction de vos besoins spécifiques.

1. N'importe quoiLLM

AnythingLLM est un open-source Application d'IA qui met la puissance du LLM local directement sur votre bureau. Cette plateforme gratuite offre aux utilisateurs un moyen simple de discuter avec des documents, d'exécuter des agents d'IA et de gérer diverses tâches d'IA tout en gardant toutes les données sécurisées sur leurs propres machines.

La force du système réside dans son architecture flexible. Trois composants fonctionnent ensemble : une interface basée sur React pour une interaction fluide, un serveur NodeJS Express gérant les tâches lourdes des bases de données vectorielles et de la communication LLM, et un serveur dédié au traitement des documents. Les utilisateurs peuvent choisir leurs modèles d'IA préférés, qu'ils exécutent des options open source localement ou qu'ils se connectent à des services d'OpenAI, Azure, AWS ou d'autres fournisseurs. La plateforme fonctionne avec de nombreux types de documents, des fichiers PDF et Word aux bases de code entières, ce qui la rend adaptable à divers besoins.

Ce qui rend AnythingLLM particulièrement intéressant, c'est l'accent mis sur le contrôle des utilisateurs et la confidentialité. Contrairement aux alternatives basées sur le cloud qui envoient des données à des serveurs externes, AnythingLLM traite tout localement par défaut. Pour les équipes ayant besoin de solutions plus robustes, la version Docker prend en charge plusieurs utilisateurs avec des autorisations personnalisées, tout en maintenant une sécurité renforcée. Les organisations qui utilisent AnythingLLM peuvent éviter les coûts d'API souvent liés aux services cloud en utilisant des modèles gratuits et open source.

Principales caractéristiques d'Anything LLM :

• Système de traitement local qui conserve toutes les données sur votre machine
• Cadre de support multi-modèle se connectant à divers fournisseurs d'IA
• Moteur d'analyse de documents gérant les fichiers PDF, Word et le code
• Encastré Agents d'IA pour l'automatisation des tâches et l'interaction Web
• API de développeur permettant des intégrations et des extensions personnalisées

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2. GPT4Tous

GPT4All exécute également de grands modèles de langage directement sur votre appareil. La plateforme place le traitement de l'IA sur votre propre matériel, sans qu'aucune donnée ne quitte votre système. La version gratuite donne aux utilisateurs accès à plus de 1,000 XNUMX modèles open source, notamment Lama et Mistral

Le système fonctionne sur du matériel grand public standard – Mac série M, AMD et NVIDIA. Il n’a pas besoin de connexion Internet pour fonctionner, ce qui le rend idéal pour une utilisation hors ligne. Grâce à la fonction LocalDocs, les utilisateurs peuvent analyser des fichiers personnels et créer des bases de connaissances entièrement sur leur machine. La plate-forme prend en charge à la fois le processeur et Traitement GPU, en s'adaptant aux ressources matérielles disponibles.

La version Entreprise coûte 25 $ par appareil et par mois et ajoute des fonctionnalités pour le déploiement en entreprise. Les organisations bénéficient de l'automatisation des flux de travail grâce à des agents personnalisés, à l'intégration de l'infrastructure informatique et à l'assistance directe de Nomic AI, la société qui en est à l'origine. L'accent mis sur le traitement local signifie que les données de l'entreprise restent dans les limites de l'organisation, répondant aux exigences de sécurité tout en préservant les capacités de l'IA.

Principales caractéristiques de GPT4All :

• Fonctionne entièrement sur du matériel local sans connexion au cloud nécessaire
• Accès à plus de 1,000 XNUMX modèles de langage open source
• Analyse de documents intégrée via LocalDocs
• Fonctionnement hors ligne complet
• Outils et support de déploiement d'entreprise

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3. Ollama

Ollama télécharge, gère et exécute les LLM directement sur votre ordinateur. Cet outil open source crée un environnement isolé contenant tous les composants du modèle (poids, configurations et dépendances), vous permettant d'exécuter l'IA sans services cloud.

Le système fonctionne à la fois via la ligne de commande et les interfaces graphiques, prenant en charge macOS, Linux et Windows. Les utilisateurs extraient des modèles de la bibliothèque d'Ollama, notamment Llama 3.2 pour les tâches de texte, Mistral pour la génération de code, Code Llama pour la programmation, LLaVA pour le traitement d'images et Phi-3 pour le travail scientifique. Chaque modèle fonctionne dans son propre environnement, ce qui facilite le basculement entre différents outils d'IA pour des tâches spécifiques.

Les organisations qui utilisent Ollama ont réduit leurs coûts de cloud tout en améliorant le contrôle des données. L'outil alimente les chatbots locaux, les projets de recherche et les applications d'IA qui traitent des données sensibles. Les développeurs l'intègrent aux systèmes CMS et CRM existants, ajoutant des fonctionnalités d'IA tout en conservant les données sur site. En supprimant les dépendances au cloud, les équipes travaillent hors ligne et répondent aux exigences de confidentialité telles que le RGPD sans compromettre les fonctionnalités de l'IA.

Caractéristiques principales d'Ollama :

• Système complet de gestion de modèles pour le téléchargement et le contrôle des versions
• Ligne de commande et interfaces visuelles pour différents styles de travail
• Prise en charge de plusieurs plates-formes et systèmes d'exploitation
• Environnements isolés pour chaque modèle d'IA
• Intégration directe avec les systèmes d’entreprise

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4. Studio LM

LM Studio est une application de bureau qui vous permet d'exécuter des modèles de langage d'IA directement sur votre ordinateur. Grâce à son interface, les utilisateurs trouvent, téléchargent et exécutent des modèles depuis Hugging Face tout en conservant toutes les données et le traitement en local.

Le système agit comme un espace de travail d'IA complet. Son serveur intégré imite l'API d'OpenAI, vous permettant de connecter l'IA locale à n'importe quel outil fonctionnant avec OpenAI. La plateforme prend en charge les principaux types de modèles tels que Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek et Qwen 2.5. Les utilisateurs glissent et déposent des documents pour discuter avec eux via RAG (Récupération Génération Augmentée), tout le traitement des documents restant sur leur machine. L'interface vous permet d'affiner le fonctionnement des modèles, notamment l'utilisation du GPU et les invites système.

L'exécution de l'IA en local nécessite un matériel solide. Votre ordinateur a besoin de suffisamment de puissance CPU, de RAM et de stockage pour gérer ces modèles. Les utilisateurs signalent des ralentissements des performances lors de l'exécution simultanée de plusieurs modèles. Mais pour les équipes qui accordent la priorité à la confidentialité des données, LM Studio supprime entièrement les dépendances au cloud. Le système ne collecte aucune donnée utilisateur et conserve toutes les interactions hors ligne. Bien que gratuit pour un usage personnel, les entreprises doivent contacter directement LM Studio pour obtenir une licence commerciale.

Principales caractéristiques de LM Studio :

• Découverte et téléchargement de modèles intégrés à partir de Hugging Face
• Serveur API compatible OpenAI pour l'intégration de l'IA locale
• Capacité de discussion de documents avec traitement RAG
• Fonctionnement hors ligne complet sans collecte de données
• Options de configuration de modèle à granularité fine

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5. Janvier

Jan vous propose une alternative gratuite et open source à ChatGPT qui fonctionne entièrement hors ligne. Cette plateforme de bureau vous permet de télécharger des modèles d'IA populaires comme Llama 3, Gemma et Mistral pour les exécuter sur votre propre ordinateur, ou de vous connecter à des services cloud comme OpenAI et Anthropic si nécessaire.

Le système est axé sur la mise en contrôle des utilisateurs. Son serveur Cortex local correspond à l'API d'OpenAI, ce qui lui permet de fonctionner avec des outils comme Continue.dev et Open Interpreter. Les utilisateurs stockent toutes leurs données dans un « dossier de données Jan » local, sans qu'aucune information ne quitte leur appareil, à moins qu'ils ne choisissent d'utiliser des services cloud. La plateforme fonctionne comme VSCode ou Obsidian : vous pouvez l'étendre avec des ajouts personnalisés en fonction de vos besoins. Elle fonctionne sur Mac, Windows et Linux, et prend en charge les GPU NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) et Intel Arc.

Jan a tout construit autour de la propriété des utilisateurs. Le code reste open source sous AGPLv3, ce qui permet à quiconque de l'inspecter ou de le modifier. Bien que la plateforme puisse partager des données d'utilisation anonymes, cela reste strictement facultatif. Les utilisateurs choisissent les modèles à exécuter et gardent le contrôle total de leurs données et interactions. Pour les équipes souhaitant une assistance directe, Jan gère une communauté Discord active et un référentiel GitHub où les utilisateurs contribuent à façonner le développement de la plateforme.

Caractéristiques principales de Jan :

• Fonctionnement hors ligne complet avec modèle local en cours d'exécution
• API compatible OpenAI via le serveur Cortex
• Prise en charge des modèles d'IA locaux et cloud
• Système d'extension pour fonctionnalités personnalisées
• Prise en charge multi-GPU chez les principaux fabricants

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6. Fichier Lama

Image : Mozilla

Llamafile transforme les modèles d'IA en fichiers exécutables uniques. Constructeurs Mozilla le projet combine llama.cpp avec Libc cosmopolite pour créer des programmes autonomes qui exécutent l'IA sans installation ni configuration.

Le système aligne les pondérations des modèles sous forme d'archives ZIP non compressées pour un accès direct au GPU. Il détecte les fonctionnalités de votre processeur au moment de l'exécution pour des performances optimales, fonctionnant sur les processeurs Intel et AMD. Le code compile les parties spécifiques au GPU à la demande à l'aide des compilateurs de votre système. Cette conception fonctionne sur macOS, Windows, Linux et BSD, prenant en charge les processeurs AMD64 et ARM64.

Pour des raisons de sécurité, Llamafile utilise pledge() et SECCOMP pour restreindre l'accès au système. Il correspond au format API d'OpenAI, ce qui le rend compatible avec le code existant. Les utilisateurs peuvent intégrer les poids directement dans l'exécutable ou les charger séparément, ce qui est utile pour les plateformes avec des limites de taille de fichier comme Windows.

Principales caractéristiques de Llamafile :

• Déploiement sur un seul fichier sans dépendances externes
• Couche de compatibilité API OpenAI intégrée
• Accélération GPU directe pour Apple, NVIDIA et AMD
• Prise en charge multiplateforme des principaux systèmes d'exploitation
• Optimisation de l'exécution pour différentes architectures de processeur

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7. SuivantChat

NextChat regroupe les fonctionnalités de ChatGPT dans un package open source que vous contrôlez. Cette application Web et de bureau se connecte à plusieurs services d'IA (OpenAI, Google AI et Claude) tout en stockant toutes les données localement dans votre navigateur.

Le système ajoute des fonctionnalités clés qui manquent à ChatGPT standard. Les utilisateurs créent des « masques » (similaires aux GPT) pour créer des outils d'IA personnalisés avec des contextes et des paramètres spécifiques. La plateforme compresse automatiquement l'historique des conversations pour les conversations plus longues, prend en charge le formatage Markdown et diffuse les réponses en temps réel. Elle fonctionne dans plusieurs langues, dont l'anglais, le chinois, le japonais, le français, l'espagnol et l'italien.

Au lieu de payer pour ChatGPT Pro, les utilisateurs connectent leurs propres clés API depuis OpenAI, Google ou Azure. Déployez-le gratuitement sur une plateforme cloud comme Vercel pour une instance privée, ou l'exécuter localement sur Linux, Windows ou MacOS. Les utilisateurs peuvent également exploiter sa bibliothèque d'invites prédéfinies et sa prise en charge de modèles personnalisés pour créer des outils spécialisés.

Principales fonctionnalités de NextChat :

• Stockage local des données sans suivi externe
• Création d'outils d'IA personnalisés via des masques
• Prise en charge de plusieurs fournisseurs d'IA et API
• Déploiement en un clic sur Vercel
• Bibliothèque d'invites et modèles intégrés

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En résumé