Faire le saut dans la sphère passionnante de l’Intelligence Artificielle (IA) depuis le confort de votre maison n’a pas à être écrasant ou déroutant, même avec la récente multiplication de nouveaux modèles d’IA introduits sur le marché. Que vous soyez motivé par une simple curiosité ou par de timides tentatives d’exploration pour intégrer l’IA à votre entreprise ou à vos applications, commencer est un défi en soi. Comprendre le jargon publicitaire associé aux ordinateurs d’IA, NPUs, GPUs, TOPS et FLOPS est une tâche ardue, mais ne craignez rien – nous allons déconstruire certains mythes et examiner de près les spécifications qui comptent vraiment lors de la mise en place d’un système d’IA à domicile.
Vos besoins exacts en matière de matériel pour exécuter des modèles d’IA dépendent fortement de vos objectifs. Bien qu’il puisse être tentant d’imaginer la formation d’un modèle sur mesure dans votre salon, la réalité restreint cette idée à un simple rêve pour l’instant. Pour un utilisateur ordinaire, les charges de travail de l’IA offrent des résultats tangibles principalement dans deux domaines : la génération d’images et les services alimentés par des modèles de langage à grande échelle (LLM) offrant des chatbots, des moteurs de synthèse et des assistants de code. Même dans ces domaines, certaines limitations se démarquent.
Exécuter un modèle avec 70 milliards de paramètres exigerait un système puissant, équipé de plusieurs cartes graphiques haut de gamme, ce qui est hors de portée pour un consommateur ordinaire. Cependant, si vous réduisez vos attentes à un modèle à huit milliards de paramètres, cela devient réalisable sur un ordinateur portable contemporain ou même une GPU d’entrée de gamme.
En comprenant les nuances de la technologie de l’IA à la maison, son adoption devient moins intimidante, ouvrant la voie à un avenir où l’IA à domicile est non seulement souhaitable mais aussi gérable. Ce guide vise à démêler la complexité associée au déploiement de l’IA domestique, vous redonnant le pouvoir.
