GPT4All

Qu’est-ce que GPT4All ?

GPT4All est un outil gratuit et open source développé par Nomic pour l’exécution de grands modèles locaux et la messagerie, permettant de télécharger et d’exécuter des modèles compatibles sur les ordinateurs Windows, macOS et Linux. Il s’adresse aux utilisateurs qui souhaitent conserver leurs données localement et n’ont pas besoin d’appeler en permanence des API cloud, en offrant une messagerie desktop, des téléchargements de modèles, des fonctionnalités de question-réponse pour les documents LocalDocs, un serveur API local ainsi que des packages pour Python.

GPT4All n’est pas le nom d’un modèle unique. Des projets antérieurs ont publié des modèles d’entraînement, et aujourd’hui il s’agit plutôt d’une écosystème de fonctionnement de LLM locaux, capable de charger divers modèles GGUF.

Les capacités du modèle, le niveau de chinois, le contexte et la consommation en matériel dépendent des poids spécifiques et des versions quantifiées ; la licence open source du logiciel GPT4All ne signifie pas non plus que tous les modèles sont autorisés à des fins commerciales.

Fonctionnalités clés de GPT4All

Chat avec un grand modèle local hors ligne

Les utilisateurs peuvent télécharger des poids compatibles depuis la liste des modèles intégrés à l’application ; les fichiers de modèle sont enregistrés localement, ce qui permet de réaliser des inférences sans connexion une fois le téléchargement terminé. Les dialogues, les prompts et le processus de génération peuvent rester sur le dispositif, évitant ainsi des frais liés aux modèles cloud par token.

Le téléchargement du modèle, les fournisseurs à distance ou les fonctionnalités de connexion optionnelles nécessitent toujours un réseau.

Gestion de modèles et prise en charge GGUF

GPT4All offre une fonction de consultation, de téléchargement, d’importation des modèles ainsi que la possibilité de configurer leurs paramètres, et prend en charge un grand nombre de modèles quantifiés GGUF basés sur l’écosystème llama.cpp. La quantification permet de réduire les besoins en mémoire et en espace disque, mais plus la précision est faible, plus la qualité de la sortie peut en pâtir.

Avant de télécharger, vérifiez la taille du modèle, les exigences en RAM, le contexte, les modèles de conversation et la licence.

Base de connaissances locale LocalDocs

LocalDocs peut découper les documents d’un dossier spécifié en fragments de texte, générer des vecteurs à l’aide des embeddings locaux de Nomic, et rechercher du contenu pertinent pour le transmettre au modèle lorsqu’une question est posée. Les données, l’indexation et le processus de recherche peuvent rester sur le dispositif, ce qui le rend adapté aux notes personnelles, aux documents produits, aux matériaux pédagogiques et aux questions-réponses sur des documents internes.

La qualité des réponses de LocalDocs dépend de l’analyse des documents, du découpage, des embeddings, du nombre de recherches et du contexte du modèle. La lecture de PDF, de tableaux complexes et d’images peut ne pas permettre une extraction complète ;

Pour les conclusions importantes, il convient de consulter les extraits cités et le document original.

Après modification des paramètres avancés de LocalDocs, il est généralement nécessaire de reconstituer le ensemble.

API compatible OpenAI locale

Les applications de bureau peuvent démarrer un serveur API local, permettant à d’autres programmes d’appeler le modèle actuel via une interface compatible OpenAI. Une fois l’ensemble LocalDocs activé, les requêtes API peuvent également obtenir des extraits de recherche, mais cet ensemble doit d’abord être sélectionné dans l’interface de bureau et ne peut pas être géré entièrement par l’API.

Il est plus sûr de n’utiliser que sur l’ordinateur local par défaut. Si le service doit être accessible depuis le réseau local ou Internet, il convient d’implémenter une authentification forte, des restrictions d’origine, un pare-feu et un proxy inversé, afin d’éviter que des interfaces sans clé ne soient utilisées par d’autres personnes ou que des documents locaux ne soient lus.

Paquet de développement Python

Le paquet GPT4All Python permet de télécharger ou de charger des modèles depuis des scripts, de créer des sessions de chat et de générer du texte ; il est adapté aux prototypes, au traitement batch hors ligne et à l’intégration dans des applications de bureau. L’inference des modèles consomme la CPU, la GPU et la mémoire du processus appelant ; lorsqu’il est mis en service, il est nécessaire de gérer soi-même la concurrence, les files d’attente, les délais d’expiration et le cycle de vie des modèles.

Modèles locaux et distants

Récemment, la version desktop a également ajouté une fonction de configuration de modèles à distance, permettant de se connecter à des services tels que Groq, OpenAI et Mistral. Le mode distant facilite l’utilisation de modèles plus puissants, mais les prompts et les fichiers joints sont envoyés aux fournisseurs externes et facturés selon leurs API respectives.

Par conséquent, « GPT4All privé hors ligne » ne convient qu’aux scénarios où l’on choisit réellement un modèle local et des composants de données locaux.

Accélération par CPU et GPU

GPT4All peut fonctionner sur des ordinateurs ordinaires sans GPU indépendant, ou bénéficier d’une accélération grâce à un backend GPU compatible. Le mode CPU offre une grande compatibilité mais est plus lent ;

L’accélération par GPU dépend de la carte graphique, des pilotes, de la mémoire vidéo, de la quantification des modèles et du support backend.

Lorsque la partie du modèle est chargée sur la GPU, le reste occupe toujours la mémoire système.

Comparaison des versions GPT4All et des coûts

Plateforme de fonctionnement et références matérielles

La RAM nécessaire au modèle est généralement d’au moins l’ordre de la taille du fichier des poids, en plus d’un espace à réserver pour le contexte, le cache KV, l’application et le système d’exploitation. Il ne suffit pas de se baser uniquement sur le nombre de paramètres ; différentes quantifications du même modèle, ainsi que des paramètres de contexte et de décharge GPU, entraînent des besoins en mémoire différents.

Guide d’utilisation pour la téléchargement de GPT4All

1. Téléchargement et installation :Choisissez le paquet d’installation Windows, Windows ARM, macOS ou Ubuntu sur le site officiel de GPT4All.
2. Modèle de navigation :Vérifiez la description du modèle, la taille du fichier, les exigences en RAM, la licence et les modèles de chat, puis téléchargez d’abord un modèle plus petit pour tester.
3. Démarrer une conversation locale :Chargez le modèle et saisissez le problème, observez la vitesse de génération, la mémoire et la qualité du chinois, puis ajustez les threads, les GPU Layers et le contexte.
4. Créer LocalDocs :Sélectionnez un dossier de test pour créer un ensemble, attendez que l’indexation soit terminée, puis activez et vérifiez les extraits de référence dans la boîte de dialogue.
5. Activer l’API sur demande :Activez le service local dans les paramètres et utilisez un client compatible pour envoyer des requêtes ; ne l’exposez pas sans protection à Internet.
6. Sauvegarde des données :Enregistrer les conversations importantes, les paramètres du modèle et la configuration de LocalDocs, ainsi que noter la version spécifique des fichiers du modèle.

Confidentialité et informations sur les données

Lorsque l’on utilise des modèles locaux, des embeddings locaux et des documents locaux, le contenu principal n’a pas besoin de quitter le dispositif. Si l’on active le partage de données, des modèles distants, un catalogue de modèles en ligne ou d’autres services réseau, des transferts sur le réseau peuvent avoir lieu.

Lors du déploiement de l’organisation, il convient de surveiller le réseau et de valider les flux de données réels par des paramétrages, plutôt que de se fier uniquement à la promotion « locale ».

Logiciels libres et licences de modèles

Le code source officiel de GPT4All et les bindings Python sont soumis à la licence MIT, ce qui leur permet d’être utilisés pour des développements commerciaux. Les poids des modèles tels que Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek, etc., téléchargés respectent leurs licences respectives ; certaines exigent une mention des auteurs, l’acceptation des conditions d’utilisation ou restreignent à des usages spécifiques.

Avant de distribuer une application ou un modèle, il est nécessaire d’examiner séparément le code logiciel, les poids et les licences de données.

Guide d'utilisation de GPT4All

Créer des flux de travail professionnels réutilisables

1. Utiliser des clés et des quotas différents pour les environnements de développement, de test et de production ;
2. Créer un ensemble d’évaluation représentatif pour la conversation avec les grands modèles hors ligne locaux, la gestion des modèles et le support GGUF, ainsi que pour la base de connaissances locale LocalDocs ;
3. Définir les délais d’attente, la concurrence, les tentatives de réessai, le throttling et les plafonds budgétaires ;
4. Effectuer des vérifications sur la sortie en ce qui concerne les faits, la sécurité, le format et les informations sensibles ;
5. Surveiller les changements de version, de prix, de délai et de taux d’échec des modèles de surveillance ;
6. Préparer des plans de dégradation du modèle, de coupure et de prise en main manuelle ;

À qui s’adresse-t-il

• Utilisateurs individuels qui souhaitent expérimenter de grands modèles sur leur ordinateur sans avoir besoin d’une API cloud ;
• Étudiants, chercheurs et professionnels qui doivent conserver leurs documents privés autant que possible sur leur propre appareil ;
• Développeurs qui utilisent Python pour créer des outils de traitement de texte hors ligne ou des fonctionnalités d’IA desktop ;
• Ingénieurs nécessaires pour tester des applications utilisant une interface compatible OpenAI locale ;
• Une équipe capable d’évaluer elle-même les licences des modèles, ainsi que la sécurité du matériel et des données.

Avantages et précautions

• Les avantages de GPT4All sont son open source gratuit, un seuil d’installation bas, la possibilité de fonctionner sans carte graphique dédiée, ainsi que l’intégration du chat local, de la gestion des modèles, de LocalDocs, de Python et d’APIServer.
• Pour les utilisateurs débutants, c’est plus intuitif que de compiler manuellement un moteur de raisonnement ;
• Les capacités des modèles locaux sont généralement inférieures à celles des meilleurs modèles cloud, leur vitesse est limitée par le matériel, et le téléchargement occupe plusieurs GB ou même plus d’espace disque.
• LocalDocs n’est pas un système de recherche absolument précis, le modèle peut encore avoir des hallucinations ;
• Une fois l’API à distance activée, les données ne sont plus entièrement locales ;
• Avant d’ouvrir un serveur local et d’importer des fichiers de modèles inconnus, il convient de vérifier l’origine et la sécurité ;

Questions fréquentes

GPT4All est-il gratuit ?

Les applications de bureau, les paquets Python et le serveur API local sont gratuits et open source. L’équipement, l’électricité et le stockage sont à votre charge ; lorsque vous vous connectez à des modèles distants commerciaux, des frais sont facturés par le fournisseur correspondant.

Le GPT4All a-t-il besoin d’une carte graphique ?

Ce n’est pas nécessaire, on peut l’exécuter avec le CPU. Une GPU indépendante ou intégrée peut accélérer le processus si elle est compatible, mais la taille du modèle reste limitée par la mémoire système et la mémoire vidéo.

Le GPT4All peut-il fonctionner entièrement hors ligne ?

Oui. Après avoir téléchargé à l’avance le paquet d’installation, les modèles et les composants nécessaires, la messagerie locale et LocalDocs peuvent être utilisés hors ligne.

Les modèles à distance et le téléchargement de modèles nécessitent un réseau.

GPT4All prend-il en charge le chinois ?

L’interface logicielle et l’écosystème de modèles prennent en charge l’utilisation du chinois ; les capacités réelles en chinois dépendent du modèle téléchargé. Privilégiez les modèles qui indiquent clairement qu’ils sont multilingues ou entraînés en chinois.

GPT4All est-il open source ?

Le logiciel principal est licencié sous la licence MIT. Les poids des modèles ont chacun leur propre licence et ne peuvent pas être considérés de manière générale comme étant sous MIT ou autorisant toute utilisation commerciale.