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Créer des agents IA : Ollama, Mistral, RAG, LangChain et Python
Créer des agents IA : Ollama, Mistral, RAG, LangChain et Python
Découvrez comment utiliser Ollama pour exploiter la puissance des LLM en local, simplement, concrètement, et sans dépendre en permanence d’un service cloud.
Aujourd’hui, beaucoup de solutions d’intelligence artificielle reposent sur des abonnements, des limitations d’usage ou l’envoi de données vers des services en ligne. Pour de nombreux utilisateurs, cela devient vite coûteux, contraignant ou peu adapté à certains besoins. Avec Ollama, vous pouvez au contraire installer et utiliser des modèles d’IA directement sur votre propre machine, dans un environnement local, plus libre et plus maîtrisé.
Découvrez comment installer une IA locale sur votre machine grâceà ce tuto Ollama
Cette formation a été pensée pour les débutants qui veulent comprendre ce qu’est un LLM, découvrir l’IA locale et apprendre à utiliser Ollama de manière progressive, sans complexité inutile.
Dans cette formation, vous allez apprendre à :
- installer Ollama correctement,
- télécharger et lancer vos premiers modèles,
- utiliser le mode CLI interactif,
- mieux formuler vos prompts,
- comprendre le rôle du message système, du message utilisateur et du contexte,
- ajuster certains paramètres pour influencer le comportement du modèle
- créer un Modelfile simple,
- personnaliser le comportement d’un modèle,
- découvrir Msty, Open WebUI, VS Code et AnythingLLM
- explorer les premiers usages du RAG.
L’objectif de cette formation est de vous rendre rapidement autonome, avec une approche pratique et concrète.
Vous ne vous contenterez pas de découvrir Ollama : vous apprendrez à réellement l’utiliser, à mieux guider les réponses d’un modèle et à comprendre comment aller plus loin avec des outils complémentaires.
À la fin du cours, vous serez capable d’utiliser Ollama de manière autonome, de mieux exploiter un LLM local et de mettre en place vos premiers usages concrets autour de l’IA locale.
Qu’allez-vous apprendre dans ce cours ?
Plan de cours
Chapitre 1
Introduction
Introduction
Chapitre 2
Installer Ollama et lancer sa première IA
Installer Ollama et lancer sa première IA
Chapitre 3
Maîtriser les commandes du mode CLI interactif
Maîtriser les commandes du mode CLI interactif
Chapitre 4
Bien utiliser un LLM au quotidien
Bien utiliser un LLM au quotidien
Chapitre 5
Personnaliser le comportement d’un modèle
Personnaliser le comportement d’un modèle
Chapitre 6
Utiliser Ollama avec d’autres outils
Utiliser Ollama avec d’autres outils
Table des matières
Chapitre 1 : Introduction
05m33
Leçon 1Introduction à l’IA générative et aux LLM
Chapitre 2 : Installer Ollama et lancer sa première IA
33m37
Leçon 1Télécharger et installer Ollama
Leçon 2Télécharger son premier modèle
Leçon 3Lancer et discuter avec un modèle en ligne de commande (CLI)
Leçon 4Utiliser l’interface graphique
Chapitre 3 : Maîtriser les commandes du mode CLI interactif
38m18
Leçon 1Découvrir l’interface interactive et les commandes de base
Leçon 2Modifier les options de session avec set
Leçon 3Ajuster le comportement du modèle avec set parameter
Leçon 4Afficher les informations du modèle avec show
Leçon 5Enregistrer et restaurer une session avec save et load
Chapitre 4 : Bien utiliser un LLM au quotidien
21m22
Leçon 1Les bonnes pratiques pour obtenir de meilleurs résultats
Leçon 2Rédiger un bon prompt simplement
Leçon 3Rôle du message système, du message utilisateur et du contexte
Leçon 4Itérer sur une demande pour améliorer la réponse
Leçon 5Limites, hallucinations et vérification des réponses
Chapitre 5 : Personnaliser le comportement d’un modèle
21m33
Leçon 1Créer un Modelfile simple
Leçon 2Guider le modèle avec MESSAGE
Leçon 3Aller plus loin avec TEMPLATE
Chapitre 6 : Utiliser Ollama avec d’autres outils
42m28
Leçon 1Utiliser Ollama avec le client IA Msty
Leçon 2Utiliser Ollama avec Open WebUI
Leçon 3Utiliser Ollama dans Visual Studio Code avec l’extension Continue
Leçon 4Créer un assistant documentaire avec AnythingLLM (RAG)
Aperçus
