Développement d'IA Locale avec Qwen 2.5 et Ollama

L'exécution de modèles d'IA puissants ne nécessite plus d'API cloud coûteuses ni de compromettre la confidentialité des données. En tirant parti des grands modèles de langage locaux, les développeurs peuvent créer des applications sécurisées et très réactives directement sur leur propre matériel. Ce cours textuel vous guide à travers l'ensemble du processus de configuration et de développement d'applications avec Qwen 2.5 et Ollama. Vous passerez de la compréhension des concepts fondamentaux de l'IA à l'écriture de code Python propre qui s'interface avec des modèles locaux, gère des données structurées et fournit des prédictions via une API web moderne. Ce que vous apprendrez : Comprendre les fondamentaux de l'architecture des modèles locaux et de la quantification ; Configurer Ollama pour exécuter et gérer efficacement les modèles Qwen 2.5 sur votre machine locale ; Construire des points de terminaison d'API asynchrones à l'aide de FastAPI pour interagir avec vos modèles locaux ; Mettre en œuvre des modèles de base de Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour l'interrogation de documents ; Appliquer des techniques de prompt engineering pour sécuriser les sorties JSON structurées ; S'entraîner à écrire du code Python propre et typé (type-hinted) pour gérer la mémoire conversationnelle. Le cours commence par la terminologie essentielle et les guides de configuration, puis passe étape par étape à l'intégration d'API, à la gestion de la mémoire et au déploiement de backend local. Vous apprendrez grâce à des explications écrites claires, des démonstrations de code structurées et des exercices pratiques. Conçu pour les développeurs de logiciels débutants et les passionnés de Python, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en IA ou en apprentissage automatique (machine learning). Commencez dès aujourd'hui à créer des applications d'IA privées et puissantes sur votre machine locale.