Publié : 12 décembre 2025
Actualisé : 6 heures ago
Fiabilité : ✓ Sources vérifiées
Je mets à jour cet article dès que de nouvelles informations sont disponibles.
📋 Sommaire
Faire tourner des modèles d’IA générative localement, c’est le rêve de tout développeur. Guillaume nous guide pas à pas pour installer et configurer Ministral 3 avec un GPU AMD sous Windows. Performance et contrôle, enfin à portée de main ?
🚀 Configuration Requise et Premiers Pas
L’objectif est clair : exploiter la puissance d’un PC gaming pour héberger des LLM (Large Language Models) sans se ruiner en crédits cloud. Guillaume a utilisé la configuration suivante :
- Carte Graphique : AMD RX 9070 XT
- Processeur : AMD Ryzen 7 9700X
- Système d’exploitation : Windows
Les derniers drivers AMD Adrenalin ont été installés, ainsi que le SDK HIP d’AMD, bien que son utilité n’ait pas été immédiatement évidente. L’aventure commence, mais pas sans embûches.
❌ L’Échec Initial avec Ollama
Ollama, avec son interface utilisateur attrayante, semblait être un point de départ idéal. Cependant, le logiciel n’a pas réussi à exploiter la carte graphique AMD, limitant l’inférence des modèles au CPU. Malgré un support préliminaire annoncé pour les GPU AMD sous Windows et Linux en 2024, la compatibilité reste limitée. Une déception qui pousse à explorer d’autres options.
✨ Jan : L’Alternative Open Source Prometteuse
Face à l’impasse Ollama, Jan émerge comme une alternative open source séduisante. Contrairement à LM Studio, une option propriétaire, Jan offre la transparence et la flexibilité recherchées. Voici comment procéder :
- Jan utilise llama.cpp comme backend pour l’inférence des modèles.
- Par défaut, Jan installe la version CPU de llama.cpp. Il faut donc installer manuellement la version compilée pour supporter l’API Vulkan.
- Télécharger la dernière version de llama.cpp pour Windows x64 (Vulkan), par exemple la version b7356.
- Importer le backend via l’option “Install Backend from File” dans Jan. L’application se charge de la décompression.
- Sélectionner le backend Vulkan approprié.
Cette manipulation permet de tirer parti de la puissance du GPU AMD.
🌐 Déploiement en Mode Serveur
L’étape suivante consiste à rendre le modèle accessible à distance, potentiellement à des proches. Pour cela, il est crucial d’assurer des communications chiffrées et de contourner les pare-feu. Guillaume utilise…
Point Clé : L’utilisation d’un backend Vulkan compilé spécifiquement pour votre GPU est essentielle pour optimiser les performances.
🛠️ Tableau Récapitulatif des Étapes Clés
| Étape | Action | Outil |
|---|---|---|
| 1 | Installation des drivers | AMD Adrenalin |
| 2 | Test avec Ollama | Ollama |
| 3 | Installation de Jan | Jan (Open Source) |
| 4 | Téléchargement de llama.cpp (Vulkan) | llama.cpp |
| 5 | Importation du backend Vulkan | Jan |
Note : La compatibilité des GPU AMD avec les outils d’IA est en constante évolution. Vérifiez régulièrement les mises à jour et les versions supportées.
❓ Questions fréquentes
Est-ce que je peux utiliser Ollama avec ma carte graphique AMD sous Windows pour faire tourner des modèles d'IA ?
Quelle est la meilleure alternative à Ollama pour utiliser mon GPU AMD avec des modèles d'IA sous Windows, selon l'article ?
Pourquoi est-ce si important d'utiliser un backend Vulkan spécifique avec Jan ?
À propos de l'auteur : Fasciné par les technologies de demain, je suis Rigaud Mickaël, votre guide dans l'univers de l'Intelligence Artificielle. Sur mon site, iactualite.info, je décrypte pour vous les innovations qui façonnent notre avenir. Rejoignez-moi pour explorer les dernières tendances de l'IA !
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