Exécuter des modèles d'IA open source localement offre des avantages significatifs, notamment une meilleure confidentialité, une efficacité économique et un contrôle total sur le déploiement. Ce guide propose une approche étape par étape pour permettre aux particuliers et aux entreprises de configurer et d'exécuter ces modèles sur leurs propres machines. Le processus commence par la sélection du modèle d'IA open source approprié qui correspond à vos besoins. Ensuite, configurez votre système en installant les outils essentiels tels que Python, TensorFlow ou PyTorch. Une fois l'environnement prêt, vous pouvez exécuter le modèle en veillant à tester soigneusement ses performances. Le guide souligne également le potentiel de personnalisation supplémentaire et d'intégration dans les flux de travail existants, maximisant ainsi l'utilité du déploiement local de l'IA.