Ceci est une leçon d’introduction à l’utilisation de LLM Studio pour créer et gérer des modèles de langage machine IA. Pourquoi le Chat ? Retrouvez une introduction sur l’IA Made in France sur cette page https://nbform.fr/mistral-ai-le-chat-noir_-presentation-de-lia-francaise/
Introduction
LLM Studio est une plateforme logicielle conçue pour faciliter la création, l’entraînement et la gestion de grands modèles linguistiques (LLM). Dans ce tutoriel, nous allons vous guider à travers les étapes nécessaires pour utiliser LLM Studio pour créer et utiliser des machine en dehors d’internet.
1. Présentation de la plateforme
LLM Studio est une interface graphique intuitive qui fournit aux utilisateurs un ensemble d’outils pour travailler avec des modèles de langage de manière efficace et cohérente. DeepSeek, Mistral , Llama, Phi etc
2. Installation et configuration
Téléchargez le fichier d’installation de LLM Studio depuis le site Web officiel. https://lmstudio.ai/
b. Exécutez le programme d’installation et suivez les instructions à l’écran pour installer la plateforme sur votre système.
Attention aux Pré-requis
Avant d’utiliser LLM Studio, assurez-vous d’avoir :
- Un GPU compatible (NVIDIA avec CUDA)
- Python installé (3.8+)
- Accès à un environnement cloud (Google Colab, AWS, Azure) si vous ne disposez pas d’un GPU local.
3. Ergonomie et utiliser des modèles de langage
1 > Discussion avec le modèle d’IA chargé
2 > Chargez votre modèle
3 > Zone de prompt, demandez ce que vous voulez à votre machine
4 > Configurer votre modèle
Zoom 1 : le menu de gauche
Discussion > pour utiliser votre modèle en mode prompt basique
Developpeur > créer et programmation assistée avec l’IA
Modéle enregistré sur votre ordinateur
Trouver des modéle (cf encart dédié 2)
Zoom 2 : le choix de la machine IA
En cliquant sur la loupe vous aurez la possibilité d’installer différents modèles d’IA à entrainer ou préentrainées. Si vous ne savez quel modèle choisir, le site https://huggingface.co/ , vous pouvez les trier en fonction de vos besoins, puis dans LM Studio effectuez la recherche et installez le. Attention au poids de certains modéles.
Le Chat
Pour le Chat de Mistral, choisissez Mistral Nemo
4. Gestion des modèles et des données
LLM Studio offre des fonctionnalités pour gérer les modèles de langage et les données associées, telles que la sauvegarde, la restauration, le partage et la gestion des autorisations d’accès aux modèles. Voici comment procéder pas à pas :
a. Pour sauvegarder un modèle, sélectionnez le dans la liste des modèles et cliquez sur le bouton « Sauvegarder le modèle » dans la barre latérale.
b. Pour restaurer un modèle sauvé, cliquez sur le bouton « Charger un modèle » dans la barre latérale et sélectionnez le fichier de modèle que vous souhaitez charger.
c. Pour partager un modèle avec d’autres utilisateurs, sélectionnez le dans la liste des modèles et cliquez sur le bouton « Partager le modèle ». Vous pouvez alors fournir un lien de téléchargement ou autoriser l’accès au modèle via une interface Web.
5. Configuration de votre machine IA
La colonne de droite peut
La colonne de droite de LLM Studio, intitulée « Advanced Configuration », fournit un ensemble d’options de configuration avancée pour les utilisateurs expérimentés qui souhaitent personnaliser davantage le comportement et les fonctionnalités de la plateforme.
Spécifiez lui un contexte général, et une capacité à la prise de risque dans la réponse (autrement température, c’est le degré de créativité de l’IA -d’où la prise de risque)
Qu’est ce que le « Sampling » : Lorsqu’un modèle de langage comme GPT génère du texte, il prédit plusieurs mots possibles avec différentes probabilités. Le Sampling permet de ne pas toujours choisir le mot ayant la probabilité la plus élevée, ce qui introduit de la diversité et évite des textes trop répétitifs ou prévisibles.
6. Utilisation avancée de LLM Studio
LLM Studio propose également des fonctionnalités plus avancées pour les utilisateurs expérimentés, telles que la personnalisation de l’interface utilisateur et la mise en place de pipelines de traitement de données automatisés. ainsi qu’un entrainement approfondi. Vous pouvez ainsi entrainer votre machine pour avoir des résultats beaucoup plus précis et personnalisé en rapport aux données que lui demanderez d’analyser. Pour en savoir plus sur ces fonctionnalités, consultez la documentation officielle de LLM Studio.
Conclusion
Dans ce tutoriel, nous avons exploré les principales fonctionnalités de LLM Studio pour créer et gérer des modèles de langage avancés. En suivant les étapes décrites dans ce tutoriel, vous devriez maintenant être en mesure d’utiliser efficacement LLM Studio pour entraîner et déployer vos propres modèles de langage.
