Les solutions d’IA générative connaissent une adoption fulgurante en entreprise, bouleversant la recherche d’information, le support et la synthèse métier. Pourtant, se reposer entièrement sur des clouds ouverts ou des solutions publiques comme ChatGPT d’OpenAI expose à des défis réels en matière de confidentialité, de coûts et de personnalisation. Le déploiement d’un serveur LLM local, au sein d’une infrastructure maîtrisée, devient incontournable pour capitaliser sur la puissance des Grands Modèles de Langage tout en garantissant la souveraineté sur ses données. Grâce à des outils adaptés et une approche pragmatique, les entreprises peuvent transformer leurs processus internes à la source même de l’IA. Voici le guide complet pour franchir ce cap décisif en 2025.
En bref : ce qu’il faut retenir pour installer un LLM local en entreprise
Les LLM offrent des capacités d’automatisation et d’aide à la décision inégalées, mais leur usage via les API cloud soulève des enjeux forts de sécurité et de maîtrise des coûts.
L’auto-hébergement d’un LLM permet de garantir la confidentialité, d’adapter finement les modèles et d’accélérer les temps de réponse.
Le choix des outils (Ollama, LM Studio, llama.cpp…), du hardware (GPU, RAM, stockage) et du modèle (Llama, Mistral, etc.) doit s’aligner sur les cas d’usage et ressources de l’entreprise.
La RAG améliore drastiquement la pertinence métier en connectant le LLM à des bases documentaires dynamiques.
Le ROI se mesure à la consolidation des données internes, à l’industrialisation des processus et au contrôle total sur la maintenance et la conformité réglementaire.
Le succès dépend d’une méthodologie claire, du monitoring, et d’une gouvernance adaptée. Guidez-vous avec l’expertise de Twenty One AI Solutions.
Comparatif des serveurs LLM open source
Outils open-source pour déployer un LLM local : interfaces, compatibilité, GPU, cas d’usage…
| Outil | Interface | Compatibilité | Optim. GPU | Cas d’usage | Projet GitHub |
|---|
Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage (LLM) et les apports de la génération augmentée par récupération (RAG)
À l’heure où la transformation digitale redessine la frontière entre humains et machines, les LLM (Large Language Models) s’imposent comme le nouveau moteur des innovations métiers. Conçus par des leaders comme Meta, Mistral ou OpenAI, ces modèles gigantesques apprennent sur des milliards de mots, d’articles, d’échanges et de codes pour générer du texte, résumer des documents ou converser avec pertinence. Derrière chaque réponse immédiate, un enchevêtrement complexe de neurones artificiels, de scripts, de vecteurs et de poids : c’est le cœur de l’intelligence artificielle générative, dont la puissance s’illustre chaque jour dans des applications de gestion documentaire ou d’aide à la décision.
Pourtant, orchestrer ces LLM en local ne se limite pas à déployer des ressources matérielles. Leur premier défi : leur connaissance s’arrête à la date de coupure de leur corpus d’entraînement. Quiconque a expérimenté une version statique a pu constater la limite : actualisation difficile, réponses parfois obsolètes, hallucinations potentielles… D’où l’avènement de la RAG (Retrieval Augmented Generation). Cette approche combine la force d’un LLM avec une base externe actualisée – qu’elle prenne la forme de documentation interne, de rapports, ou de FAQ – interrogeable en temps réel. L’LLM génère alors ses réponses en s’appuyant sur des contenus vérifiés, contextualisés, à jour, offrant une pertinence inédite pour le métier tout en limitant le risque d’erreurs ou d’hallucination.
L’approche RAG n’impose pas de réentraîner le modèle : il suffit d’ajouter une brique de recherche documentaire, souvent via des outils comme FAISS ou ChromaDB (voir tableau récapitulatif plus bas). Résultat : un système hybride qui garantit à la fois la puissance de la génération automatique et l’assurance des sources maîtrisées.
Aspect | LLM Classique | LLM + RAG |
|---|---|---|
Périmètre de connaissance | Fixe, à la date d’entraînement | Actualisé par recherches externes |
Pertinence métier | Souvent limitée sur le spécifique | Renforcée via accès à la base documentaire interne |
Risques d’hallucination | Présents | Fortement réduits avec citations |
Maintenance modèle | Requiert du fine-tuning régulier | Actualisation simple de la base documentaire |
Limites et risques des LLM en entreprise : actualisation des connaissances, hallucinations et contextes métier
L’intégration d’un LLM dans un environnement professionnel expose à plusieurs écueils souvent sous-estimés. Premier point de vigilance : la connaissance figée du modèle, qui s’arrête à la date de son entraînement initial. Cela entraîne le risque de proposer des informations obsolètes lorsqu’une actualité, un changement réglementaire ou une évolution métier intervient. De plus, les LLM présentent un phénomène dit « d’hallucination », où le modèle, par extrapolation probabiliste, peut générer des affirmations erronées, voire inventées, sans mentionner leur incertitude.
Dans des contextes métier requérant une fiabilité élevée – juridique, médical, décisionnel – ces limites peuvent avoir des conséquences importantes. Certains secteurs imposent même des exigences de traçabilité ou d’audit, ce qui demeure complexe avec des modèles fermés et non traçables, comme ceux de certains fournisseurs cloud ou d’API tierces.
Obsolescence rapide : Des réponses inadaptées à l’évolution des normes internes ou du marché.
Hallucinations textuelles : Génération de données fausses ou inexactes, difficilement détectables à grande échelle.
Manque de contexte métier : Un LLM généraliste ne maîtrise pas la sémantique propre à une entreprise sans intégration de documentation interne.
Problèmes de conformité : Non-respect possible des exigences RGPD, auditabilité limitée.
Face à ces enjeux, combiner LLM open source et RAG devient l’option stratégique la plus sécurisée, comme le recommande ce guide complet ou encore les analyses de Starclay.
Pourquoi installer un serveur LLM local plutôt que d’utiliser le cloud ? Bénéfices pour la sécurité, la personnalisation et la maîtrise des coûts
Recourir à une API cloud (ex. IA externalisée chez OpenAI ou Google) expose à des transferts massifs de données hors du périmètre de l’entreprise. Quand la confidentialité ou la propriété intellectuelle constituent des enjeux clés – banque, industrie, santé, fonctions R&D – une solution locale (on-premise) redonne aux organisations la main sur leurs actifs. Les modèles de tarification des API cloud, attribuant un coût à chaque requête, explosent dans un contexte d’usage intensif ou de scaling rapide.
L’hébergement local d’un LLM favorise également la personnalisation : paramétrage du modèle, adaptation à la terminologie maison, fine-tuning et stratégie de prompts sur mesure. Cela se traduit par des gains concrets : qualité des réponses, alignement avec la culture d’entreprise, optimisation du workflow et pilotage des mises à jour, indépendamment des calendriers des fournisseurs SaaS ou cloud.
Contrôle étroit de la souveraineté numérique
Temps de réponse (latence) fortement réduits, idéal pour les applications temps-réel et l’analyse documentaire
Personnalisation/fine-tuning du LLM et collecte de feedbacks utilisateurs locaux
Maîtrise totale sur la maintenance, le monitoring et la gouvernance
Coûts fixes ou prévisibles sur le matériel, non indexés sur le nombre de requêtes
Avec l’explosion de l’IA générative dans les entreprises françaises en 2024-2025, de nombreux DSI ont suivi les recommandations publiées sur Webanalyste ou Voiloo pour mieux maîtriser leur trajectoire technologique.
Critères | API Cloud | LLM Local |
|---|---|---|
Contrôle des données | Faible/Moyen | Fort (confidentialité) |
Personnalisation du modèle | Limitée | Adoptée (fine-tuning, prompts métiers) |
Coût sur usage intensif | Exponentiel (à la requête) | Plus stable (investissement initial principalement) |
Latence | Variable (réseau, cloud) | Faible, local |
Intégration dans SI | Standardisée | Sur-mesure, adaptée au contexte |
Confidentialité des données sensibles et conformité réglementaire avec un LLM auto-hébergé
Centraliser l’inférence et la manipulation des prompts au sein des murs de l’entreprise garantit un contrôle maximum sur la chaîne de traitement (accès, journalisation, effacement…). Cette maîtrise est déterminante pour respecter le RGPD, la souveraineté industrielle ou la propriété intellectuelle. Une solution de LLM auto-hébergée assure que les requêtes, historiques et outputs générés ne traversent jamais des serveurs externes. Les métiers finance, juridique ou pharma trouvent dans cette architecture la seule façon de justifier la conformité face aux audits externes – voire à la CNIL ou à des partenaires exigeants.
Par ailleurs, une documentation serveur adaptée et accessible permet de démontrer à tout moment la traçabilité complète des flux et des usages. Des experts, à l’image de Data-Bird ou Mirax, insistent sur l’importance de restreindre l’accès à l’LLM local pendant les phases critiques (POC, production), via VPN, SSO ou quotas d’utilisation personnalisés. Les droits granulaires d’accès sur la base documentaire de la RAG sont également un enjeu central.
Exigences matérielles pour déployer efficacement un serveur LLM en entreprise
Déployer un LLM performant en interne exige d’arbitrer entre puissance de calcul, coût et évolutivité. Les facteurs clés ? Le dimensionnement du CPU, l’allocation de RAM (mémoire vive), les capacités de GPU (processeur graphique), ainsi que le volume de VRAM (mémoire vidéo) pour accélérer considérablement l’inférence sur les modèles volumineux. Les déploiements d’ampleur tablent généralement sur des configurations incluant plusieurs dizaines de cœurs CPU (Xeon, Threadripper), 64 à 256 Go de RAM, un ou plusieurs GPU dédiés.
Pour illustrer : un modèle Llama 7B quantifié 4-bit peut être exécuté sur une carte GPU grand public (RTX 3060, 12 Go VRAM) pour prototyper et couvrir des besoins de type chatbot interne. Pour une scalabilité accrue ou des tâches complexes (synthèse documentaire exhaustive, analyse en batch multilingue), il faudra viser des GPU haut de gamme (RTX 3090/4090, 24 Go VRAM), voire du Nvidia A100 ou H100 et multi-GPU sur serveur rack. Ces dernières sont incontournables pour des LLM massifs comme Llama 70B, des modèles de Mistral plus volumineux, ou des workflows RAG intensifs.
CPU hautes performances pour la gestion des flux et des tâches annexes (RAG, recherche vectorielle, API, orchestrations LangChain).
RAM abondante (64 Go minimum pour les modèles intermédiaires, 128 Go+ pour du multi-utilisateurs).
GPU dédié avec VRAM suffisante pour le modèle ciblé.
Stockage SSD NVMe rapide : prévoir 2 à 3x la taille du modèle pour logs/cache/RAG.
Refroidissement et alimentation adaptés pour les serveurs intensifs.
Les optimisations logicielles (quantification 4/8 bits, offloading mémoire, batch processing) permettent parfois d’exécuter des LLM puissants sur du matériel moyen, à condition d’accepter certains compromis en vitesse ou en qualité. Les guides publiés sur Novita ou Signes et Sens fournissent des benchmarks précis.
Taille du modèle | RAM | GPU recommandé | VRAM | Stockage requis |
|---|---|---|---|---|
Llama/Mistral 7B | 32-64 Go | RTX 3060/3070 | 12 Go | 30 Go |
Llama 13B | 64-128 Go | RTX 3090/4090 | 24 Go | 60 Go |
Llama 70B/Mistral Large | 128 Go+ | A100, H100, Multi-GPU | 80 Go+ | 300 Go |
CPU, RAM, GPU et VRAM : dimensionner son infrastructure pour des LLM performants
Un LLM efficace repose sur l’équilibre. Un nombre important de cœurs CPU maximise le multitâche (API, pré/post-traitements, RAG), tandis qu’une RAM généreuse évite l’engorgement des files d’attente lors des appels simultanés. Toutefois, la réelle performance dépend du GPU et de sa mémoire vidéo (VRAM). Plus celle-ci est importante, plus il est possible de charger des modèles massifs ou d’offrir un service multi-utilisateurs sans saturation.
Les équipes IT plébiscitent l’association NVIDIA CUDA (pour le support de l’inférence parallèle) et les architectures classiques des stations de travail double CPU. Mais attention : la consommation électrique et la dissipation thermique grimpent avec la montée en puissance. Une infrastructure de LLM nécessite une veille continue, une maintenance active, et une anticipation des besoins de croissance pour éviter d’atteindre la limite trop vite. C’est le point sur lequel insistent la plupart des articles techniques, y compris les recommandations d’Agilytic.
Outils open source et plateformes pour le déploiement local d’un LLM : panorama des solutions
L’écosystème open source explose, offrant aux entreprises une pluralité d’outils pour faciliter le déploiement d’un LLM sur site. En première ligne, Ollama propose une solution clé en main : téléchargez, choisissez un modèle (Llama, Mistral, Phi-2, etc.), et profitez d’un flux API local en quelques minutes, avec ou sans GPU. Pour les profils non développeurs, LM Studio propose une interface graphique épurée, adaptée à la gestion collaborative, la visualisation interactive et la personnalisation des prompts.
Au cœur de l’infrastructure, llama.cpp (compilé C++) s’impose pour ses performances, sa compatibilité multiplateforme (Linux, Windows, macOS) et son support natif des optimisations (quantification, batching, offload CPU/GPU). Côté recherche documentaire (composante essentielle d’une RAG robuste), FAISS et ChromaDB font figure de référence : ils indexent et vectorisent des milliers de documents internes pour permettre au LLM de les intégrer dans sa génération.
Ollama : déploiement rapide, gestion des modèles packagés, inférence locale avec configuration minimale.
LM Studio : GUI pour l’orchestration de sessions collaboratives, plugins pour LangChain.
llama.cpp : exécution native, support des quantifications, adaptable à tout type de matériel.
LangChain : orchestration des workflows complexes (RAG, multi-prompts, connexion API).
FAISS/ChromaDB : indexation vectorielle, scaling, adaptation pour la RAG.
Les entreprises souhaitant industrialiser l’usage optent souvent pour vLLM, Text Generation Inference (TGI) ou NVIDIA Triton : ils offrent le support multi-utilisateurs, la gestion de la montée en charge, et l’optimisation grâce au batches et au dispatch automatique sur plusieurs GPU. Le tableau suivant propose une synthèse pour orienter votre choix selon vos priorités.
Outil | Atouts majeurs | Limites potentielles | Adapté à |
|---|---|---|---|
Ollama | Installation rapide, passage CLI-API | Moins flexible pour RAG avancée native | Prototypage, PME |
LM Studio | Interface graphique, gestion collaborative | Moins technique, moins d’intégrations | Workshops, test métier |
llama.cpp | Performance, large compatibilité matérielle | Requiert DevOps confirmé | SI technique, integrateurs spécialisés |
LangChain | Orchestration avancée, gestion RAG, API | Montée en complexité | Cas d’usage métier personnalisés |
vLLM/TGI/Triton | Industriel, scaling, inférence multi-GPU | Nécessite équipe dédiée et monitoring | Groupes, grandes entreprises |
Pour un comparatif détaillé, rendez-vous sur le panorama Twenty One AI Solutions ou les analyses d’Starclay.
Une orchestration réussie s’appuie donc sur la synergie entre plateforme de déploiement, moteurs d’inférence, et outils de recherche documentaire intégrés, le tout sécurisé par une gouvernance adaptée.
Bien choisir son modèle LLM open source et l’adapter à ses besoins métier
Sélectionner le bon LLM conditionne la pertinence métier, la rapidité, et la maîtrise des ressources matérielles. Plusieurs critères sont décisifs : le nombre de paramètres (7B, 13B, 70B), le domaine d’application (généraliste, spécialisé finance, code, synthèse documentaire…), la compatibilité matérielle (CPU/GPU/VRAM), mais aussi les contraintes légales (licences open source, redistribution, droit d’usage).
Les modèles Llama (initiés par Meta) offrent désormais une gamme étendue, dont Llama 2 ou 3 pour les tâches généralistes ou de la RAG via adaptation. Les alternatives comme Mistral (7B, 8x7B, Mistral Large), Phi-2 (Microsoft Research), ou DeepSeek-R1 se démarquent en 2025 grâce à des architectures efficaces à taille réduite mais aux performances proches de modèles massifs. Les licences MIT ou Apache 2.0 sont des atouts majeurs pour une intégration sans contraintes.
Testez plusieurs modèles sur vos propres corpus métiers, avec ou sans fine-tuning guidé.
Évaluez la latence d’inférence, la qualité de la réponse, et l’empreinte mémoire du modèle.
Misez sur les formats optimisés (4/8 bits) pour équilibrer rapidité et usage GPU.
Consultez les benchmarks communautaires (HuggingFace, papers with code) pour orienter vos choix.
Un tableau d’aide à la sélection est proposé ci-dessous, à adapter selon les priorités de votre POC ou déploiement pilote.
Modèle | Taille | Domaine | Licence | Bénéfices |
|---|---|---|---|---|
Llama 2/3 (Meta) | 7B / 13B / 70B | Généraliste, RAG | Open source (Meta, usage commercial) | Polyvalence, documentation, communauté active |
Mistral 7B / Large | 7B / 46B | Généraliste, multilingue, code | Apache 2.0 | Vitesse, optimisation, faible mémoire |
Phi-2 | 2.7B | RAG, instructif | MIT | Petit, rapide à inférer sur GPU moyen |
DeepSeek-R1 | 67B | Synthèse, spécialisation | MIT | Qualité premium, support avancé |
Ajustez votre choix au regard des exigences métier et de l’infrastructure disponible. Pour des ressources, consultez les guides des experts sur les atouts de l’IA locale.
Cas d’usages concrets d’un LLM auto-hébergé en entreprise : support interne, base documentaire et aide à la décision
La robustesse d’un LLM local, adossé à une architecture RAG performante, s’illustre dans différents scénarios métiers, souvent sources de ROI significatif. Prenons l’exemple de Clara, responsable IT d’une SSII de 400 collaborateurs. En intégrant un Llama 13B local pour les demandes internes, elle divise le temps moyen de réponse de ses agents de support par deux, uniformise le discours, et évite la fuite d’informations critiques vers l’extérieur. Autre cas, un groupe industriel automatise la recherche dans ses procédures maintenance grâce à RAG, offrant aux techniciens un accès instantané à la base documentaire à jour, tout en respectant les droits d’accès personnalisés.
Chatbots de support interne : Pilotés par LLM local, ils traitent les questions récurrentes RH, IT ou métiers à partir d’une FAQ et des notes de service internes.
Base documentaire intelligente : Recherche, synthèse, et contextualisation sur l’ensemble des documents et rapports stratégiques, avec attribution des sources.
Aide à la décision : Génération automatique de rapports, synthèses de réunions, extraction d’indicateurs clés, pilotage RH ou analyse de retours clients.
Les cas d’usages s’enrichissent de déploiements innovants dans l’industrie, la finance (analyse de conformité, génération d’avis réglementaires), ou même la santé (analyse de littérature médicale locale, sans jamais transférer de données hors de l’enceinte de l’établissement). Pour approfondir, explorez les ressources de Mirax.
Cas d’usage | Bénéfices directs | Exemple de modèle adapté |
|---|---|---|
Support interne (RH, IT) | Réduction des délais, pertinence, confidentialité | Llama 2 7B, Mistral 7B |
Base documentaire intelligente | Recherche source, synthèse, gestion droits | Llama 13B/Meta, DeepSeek-R1 |
Aide à la décision et rapports | Accès instantané à l’information stratégique | Mistral Large, Phi-2, Llama 70B |
Bonnes pratiques pour réussir l’installation, la maintenance et l’intégration des LLM en local
La réussite d’un projet LLM auto-hébergé dépasse la technique pure : elle impose méthode et rigueur à tous les niveaux, du dimensionnement du serveur à l’adoption par les métiers. Une organisation IT mature commence toujours par isoler ses environnements via Docker ou des VM pour simplifier la maintenance et retrouver rapidement un état fonctionnel après un incident ou une évolution logicielle.
Choisissez des modèles quantifiés et optimisés pour balancer performance, consommation mémoire et rapidité sur votre GPU.
Surveillez en continu l’usage des ressources (GPU, CPU, RAM, VRAM, I/O disque) pour anticiper goulets d’étranglement.
Mettez en place du batching / caching pour accélérer l’inférence lors des pics de connexion utilisateurs.
Planifiez des mises à jour régulières de la base RAG pour conserver la pertinence documentaire.
Ne négligez jamais l’aspect sécurité : segmentation réseau, mise à jour des dépendances, pare-feu, journalisation des accès, chiffrement des échanges, gestion forte des identités. La gouvernance passe par la documentation des process métier, la montée en compétences des équipes, et l’instauration d’un feedback loop pour monitorer la qualité des outputs du LLM sur des cas d’usage réels et évolutifs.
Pratique | Effet attendu | Exemple d’outil / solution |
|---|---|---|
Isolation environnement (Docker, VM) | Maintenance facilitée, rollback, migration | Docker, VMware, Proxmox |
Monitoring | Anticipation pannes, scaling | Prometheus, Grafana |
Authentification forte | Sécurité d’accès, traçabilité | SSO, LDAP, journaux d’accès |
Mise à jour documentaire | RAG toujours à jour | Scripts d’indexation automatique, Cron |
Le site Agilytic et Starclay détaillent ces points pour une industrialisation réussie.
Sécurité, monitoring et meilleures stratégies d’organisation pour optimiser son serveur LLM
Faire d’un LLM local une brique fiable du SI impose la redondance (backups, cluster de GPU), le suivi temps-réel des usages, le pilotage fin des accès et la documentation rigoureuse des incidents. L’expérience montre que les entreprises qui documentent scrupuleusement chaque étape – du déploiement initial à la mise en production – gagnent en scalabilité et résistent mieux aux audits de conformité.
Redondance et backup automatique pour la base documentaire et les logs.
Tableaux de bord personnalisés pour suivre l’usage du LLM et identifier les besoins d’optimisation.
Politique de gestion des droits revue trimestriellement.
À l’échelle du SI, préférez une démarche par paliers, avec POC, pilote métiers, puis industrialisation. Formez et acculturez vos utilisateurs : leur feedback reste la meilleure boussole pour affiner une solution LLM qui évoluera au fil des besoins.
Coûts d’implémentation vs. bénéfices à moyen terme : retour sur investissement d’un LLM self-hosté
L’investissement initial – matériel (GPU, RAM), licences éventuelles, sécurité accrue, formation – est généralement rentabilisé sous 6 à 18 mois, selon l’intensité d’usage et l’ampleur du déploiement. Les coûts cachés liés aux API cloud disparaissent, la productivité augmente (+40 % de gain documenté dans certains services). Les gains vont bien au-delà de la simple économie : ils se lisent dans la valorisation des données internes, la rapidité des décisions, et l’avantage compétitif en innovation.
De récents retours d’expérience publiés sur Webanalyste ou Twenty One AI Solutions attestent d’un ROI mesurable dès la première année, avec des retombées indirectes sur l’image employeur, l’attractivité et la conformité vis-à-vis des partenaires.
Type d’investissement | Coût estimé | ROI observé |
|---|---|---|
Serveur GPU (moyenne gamme) | 10-20 k€ | Réduction coût API de 60 % (usage intensif) |
Formation équipes + accompagnement | 8-15 k€ | Adoption accélérée, réduction erreurs métiers |
Maintenance annuelle | 5-10 k€ | Service ininterrompu, évolutivité maîtrisée |
En synthèse, moderniser son SI avec un LLM auto-hébergé, orchestré par des outils comme Ollama, LangChain ou LM Studio, permet de sécuriser sa data, industrialiser ses workflows et créer une culture d’innovation continue. Saisissez l’opportunité, structurez la démarche, et capitalisez sur les cas d’usage les plus prometteurs de l’IA en entreprise.
Quels sont les avantages concrets d’un LLM auto-hébergé pour une PME ?
Confidentialité totale des échanges, coûts d’usage bien mieux maîtrisés qu’avec une API cloud, adaptation du modèle aux métiers, rapidité de réponse et conformité RGPD. Les équipes gardent la main sur les évolutions et la personnalisation des workflows basés LLM.
Comment optimiser l’empreinte mémoire d’un LLM local sur un GPU moyen ?
Privilégiez les modèles quantifiés 4/8 bits (Llama, Mistral) et des formats adaptés à votre VRAM. L’exécution via llama.cpp, l’offloading mémoire, et le batching automatisé permettent d’atteindre de hauts niveaux de performance même avec des GPU de la série RTX 30xx standard.
RAG, LangChain, Ollama, LM Studio… Comment choisir le bon outillage selon le profil d’entreprise ?
Ollama est idéal pour un premier déploiement, LM Studio pour une adoption élargie non tech, LangChain s’impose pour orchestrer des workflows avancés (RAG), tandis que FAISS et ChromaDB assurent une base documentaire robuste. Privilégiez l’outillage modulable.
Quelles sont les erreurs fréquentes à éviter lors du déploiement local d’un LLM ?
Négliger le dimensionnement de la VRAM, surévaluer le nombre d’utilisateurs simultanés, omettre la sécurisation réseau ou la stratégie de maintenance. Négligez aussi la mise à jour régulière de la base documentaire connectée à la RAG.
Peut-on réaliser un fine-tuning personnalisé sans avoir à réentraîner tout le LLM ?
Oui, les approches modernes de RAG permettent d’adapter le modèle aux besoins métier sans réentraîner l’intégralité du LLM. On enrichit les réponses par une base documentaire actualisée, facilement maintenable sans grand coût matériel.
