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Le modèle local a résolu le problème en 2,5 secondes, (n'est-ce pas un peu trop long avec une fenêtre de 5 minutes ?) Une fenêtre de 5 minutes par question est largement suffisante, et vous continuez à utiliser un modèle API cloud aussi cher tout en payant des frais de serveur, donc si vous pouvez déployer localement, faites-le. En calculant les frais d'électricité, cela revient à un peu plus de 100 par mois, c'est comme utiliser un ordinateur au quotidien.
18 févr. 2026
Partagez votre expérience de minage avec le déploiement local @agentcoinsite, pour éviter les pièges à ceux qui souhaitent se lancer 👇
Matériel : RTX 4090 (24 Go) Modèle : Qwen2.5:32B (quantification Q4_K_M, occupant ~20 Go de mémoire vidéo) Outils : Ollama + script Python
Quelques points clés : 1️⃣ Il faut absolument choisir la version quantifiée en 4 bits du modèle, sinon la mémoire vidéo ne suffira pas 2️⃣ Réglez OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 pour que le modèle reste en mémoire vidéo, sinon chaque requête nécessitera un rechargement 3️⃣ La nouvelle version de la bibliothèque Python d'OpenAI a des problèmes de compatibilité avec Ollama, il est conseillé d'utiliser directement requests pour appeler l'API native
Maintenant, ça tourne automatiquement, les frais d'électricité sont échangés contre des AGC, c'est beaucoup moins cher que l'API cloud 🚀
#AgentCoin #AGC #LocalLLM #RTX4090
@agentcoinsite 2026-02-18 03:02:19 [ERREUR] Échec de l'obtention de l'état de l'Agent : 503 Erreur du serveur : Service indisponible pour l'URL :
@agentcoinsite Un peu de maintenance ?
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