Intelligence artificielle
Les grands modèles linguistiques (LLM)
Open WebUI et OpenCode

1) Introduction

Le développement récent de l'intelligence artificielle voit apparaitre une multitudes de modèles de taille adaptée pour être utilisé sur un ordinateur personnel. Un des moyens les plus simple pour les tester est d'utiliser l'outils Ollama.

Puis l'interfaces graphique d'IA auto-hébergée, OpenWebUI, gratuit, open-source, et indépendant des fournisseurs tout en permettant de s'y connecter. Voir le site de Korben Open WebUI - Une interface graphique pour Ollama

Puis l'agent IA pour la programmation OpenCode, gratuit, open-source et indépendant des fournisseurs en permettant de s'y connecter. C'est un agent IA qui peut également devenir généraliste. Il suffit pour cela de lui mettre à disposition des programmes qu'il utilisera comme outils. Il est soit intégré ergonomiquement au terminal, OpenCode terminal. Et il propose une interface graphique, OpenCode desktop comme WebUI mais exécutant un agent IA.

2) C'est quoi OpenCode terminal ?

OpenCode est un agent de codage IA open-source qui s'exécute dans votre terminal.
    • Écrire et déboguer du code
    • Comprendre des bases de code existantes
    • Refactoriser et optimiser
    • Répondre à des questions techniques
    • Automatiser des tâches répétitives
Contrairement aux assistants de codage basés sur le cloud, OpenCode travail en local, votre code reste sur votre machine, sauf si vous en décidez autrement.

100 % gratuit et Open Source : Pas de frais cachés, d'abonnements ou de pièges
Indépendant de tout fournisseur tout en restant connectable : Fonctionne avec Claude, GPT, Gemini ou des modèles locaux
Natif au terminal : Une magnifique TUI (Interface Utilisateur Terminal)
Intégration IDE : Fonctionne avec VS Code, Cursor et n'importe quel IDE supportant le terminal
Intégration GitHub : Automatisez les issues et les PR directement depuis les commentaires

Installation d’OpenCode terminal :

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

Installation d’OpenCode desktop :

Pour ceux qui ne manipule pas trop le terminal, choisisez OpenCode avec son interface graphique, OpenCode desktop. Télécharger le paquet debian https://opencode.ai/download et l’ouvrir avec Discover

Utilisation d’OpenCode desktop :

Choisissez comme model LLM : Deepseek V4 (gratuit)
Créer un nouveau projet dans un nouveau dossier. Vous êtes prêts pour faire de la programmation dans ce dossier.
Cas de programmation simple par exemples :

• Faites du Javascript pour que cela soit exécutable par tout navigateur.
• Ou bien faites du Python.

3) Abrégé Python :

4) Installez Ollama

C'est un moteur de LLM (Large Langage Model)

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Cela installe en même temps CUDA et les pilotes NVIDIA si besoin.
Pour vérifier la version, pour vérifier s'il est en marche, et pour le démarrer s'il n'est pas en marche :

ollama --version
systemctl is-active ollama.service
sudo systemctl start ollama.service

Vous pouvez allez sur http://localhost:11434 ou http://127.0.0.1:11434, vous verrez le message "Ollama is running"

La liste des modèles disponnibles est consultable ici : https://ollama.com/search

Un petit modèle généraliste qui assez efficace pour faire de la programmation par exemple le modèle gemma3:27b. Pour exécuter ce modèle et éventuellement le téléchargé si pas encore téléchargé :

ollama run gemma3:27b

Cela affiche ">>>" et vous pouvez saissire votre prompt. Ou bien lancer la commande en accolant directement le prompt entre guillemet.

Affiche la liste des modèles téléchargés :

ollama list

Pour supprimer un modèle et libérer l'espace disque :

ollama rm gemma3:27b

Pour télécharger le modèle gpt-oss :

ollama pull gpt-oss

Pour interroger un modèle avec vision sur une image. Le nom du fichier qui doit être dans le répertoire courant doit commencer par ./ :

ollama run gemma3:27b "Décrit l'image ./image.jpg"

5) Installez Open-WebUI

C'est une interface graphique pour Ollama. Pour l'installer il suffit d'exécuter ces trois commandes

sudo apt install docker-compose

mkdir open-webui

sudo docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Le container lancé va, en arrière plan, télécharger des mises à jours supplémentaires pendant quelques minutes. Une fois cette mise à jour terminée, l'interface est alors accessible via http://127.0.0.1:8080

6) Connaitre ce qu'est un container Docker

C'est une unité légère et portable qui contient tout ce qu'il faut pour exécuter une application : le code, les bilbiothèques, les dépendances, et une partie du système (runtime, variable, congiguration). Il fonctionne de manière isolé du reste du système mais en utilisant le noyau hôte. Il donc est beaucoup plus léger et rapide qu'une machine virtuel, tout en restant déplacable d'une machine à l'autre par simple copie.

Pour installer docker :

sudo apt install docker-compose

Pour pouvoir utiliser les commande Docker sans être root :

sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER

newgrp docker

sudo chown "$USER":"$USER" /home/"$USER"/.docker -R
sudo chmod g+rwx "$HOME/.docker" -R

Quelques commandes Docker utiles :

Gestion des images :

docker search <mot-clé>		Reherche des images par mots clef sur Docker Hub. Voir https://hub.docker.com
docker pull <image>		Télécharger une image depuis Docker Hub.
docker run <image>		Lancer un container depuis une image. La télécharge si pas déjà présente.
opt	-it	Exemple: (docker run -it ubuntu bash). Lance Ubuntu en mode interactif.
	-d	Mode détaché (en arrière-pplan)
	-p 8080:80	Rediriger un port (hôte:container)
	--name xyz	Nommer le contener en "xyz"
	-v volume:/path	Monter un volume
docker images		Lister les images locales
docker rmi <image_id>		Supprimer une image

Gestion des containers :

docker ps		Lister les containers en cours
docker ps -a		Lister tous les containers (y compris arrêtés)
docker stop <container_id>		Arrêter un container
docker start <container_id>		Relancer un container
docker restart <container_id>		Redémarrer un container
docker rm <container_id>		Supprimer un container

docker exec -it <container_id> bash	Ouvrir un shell à l’intérieur du container
docker inspect <container_id>	Voir les détails (IP, config, etc.)
docker logs <container_id>	Voir les logs du container
docker system df	Voir l’espace disque utilisé
docker volume ls	Lister les volumes
docker volume rm <nom>	Supprimer un volume
docker network ls	Lister les réseaux
docker network create <nom>	Créer un réseau
.docker system prune	Nettoyer images, containers, volumes non utilisés

7) llmfit - Une commande pour trouver quel modèle fonctionne sur votre matériel