Une méthode concrète pour sauvegarder les modèles, les réglages, les prompts, les documents et les index RAG d’une IA locale, puis tester une restauration réellement exploitable.
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Une méthode pour vérifier la licence d’un modèle IA local, ses poids, son code, ses dérivés et ses conditions avant usage ou redistribution.
Une méthode pratique pour protéger les prompts et documents envoyés à une IA, vérifier les réglages et éviter d’exposer des données ou secrets.
Une grille concrète pour choisir entre agents IA, workflows classiques et architecture hybride sans ajouter de complexité inutile.
Un guide pratique pour comprendre le RAG local, distinguer recherche et génération, puis tester les sources, les citations et les droits d’accès.
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Comprendre la VRAM, la RAM, la quantification et le contexte pour choisir un LLM local réellement utilisable sur son PC.
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