Ladebeze66/coffreobsidian
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/Ladebeze66/coffreobsidian.git synced 2025-12-16 10:17:45 +01:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
coffreobsidian/Serveur perso/Piste d'améliorations du projet IA locale.md
Ladebeze66 5e0c1e70ca Mise à jour rapide
2025-03-23 20:59:56 +01:00

3.6 KiB
Raw Permalink Blame History

Intégration et Avantages de n8n

n8n (Automatisation de workflows open-source)

  • Description : Plateforme visuelle d'automatisation permettant de créer des workflows entre API, fichiers, bases de données et services locaux ou cloud.

  • Licence : Gratuit en auto-hébergement, version cloud payante si hébergée par n8n.io

  • Utilisations recommandées :

    • Automatiser la synchronisation entre Ragflow, Strapi, fichiers de code, notes Obsidian

    • Déclencher des actions : sauvegarde automatique, traitement de données, appel de modèles LLM

    • Lier des événements : création d’un fichier → ajout dans la base vectorielle

🚀 Installation de n8n (Docker - Serveur ou PC Principal)

docker run -it --rm \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  -e N8N_HOST=localhost \
  -e N8N_PORT=5678 \
  n8nio/n8n

  • Accès ensuite à l’interface : http://localhost:5678

  • Créer un utilisateur, commencer à connecter tes services.

✅ Exemples de workflows utiles

  • Fichier ajouté dans /mnt/d/notes → envoyer dans Ragflow via HTTP Request

  • Webhook Strapi → traitement avec LLM → export JSON/Markdown

  • Surveillance d’un dossier → déclenchement d’un fine-tuning

Intégration et Avantages de MPC

MCP (Machine Learning Control Panel)

  • Description : Interface open-source pour gérer et visualiser les modèles LLM, entraînements, datasets.

  • Licence : Gratuit (open-source), fonctionne via Docker ou installation manuelle.

🔧 Installation MCP (avec Docker)

git clone https://github.com/mgoin/MCP.git
cd MCP
sudo docker-compose up --build

✅ Utilisation typique

  • Visualisation en temps réel de l’activité de tes modèles (RAM, VRAM, charge CPU)

  • Gestion de sessions de fine-tuning via interface graphique

  • Déploiement local de modèles LoRA/Ollama

  • Intégration avec ChromaDB ou Ragflow pour annotation automatique

💡 Fonctionnalités supplémentaires intéressantes

  • Création de profils pour tes différents modèles

  • Suivi des performances GPU/CPU (intégration avec nvitop ou Prometheus)

  • Logs centralisés de toutes les exécutions

Utilisation combinée n8n + MCP

🔄 Scénario synergique

  • n8n automatise les déclenchements (surveillance de dossiers, synchronisation de données, webhooks d’Obsidian ou Strapi)

  • MCP exécute les tâches IA correspondantes et fournit un tableau de bord pour suivre chaque étape.

🔗 Exemple concret

  1. n8n surveille /mnt/d/notes sur ton PC principal.

  2. Lorsqu’un nouveau fichier est détecté, il appelle une API FastAPI (ou script Python) qui :

    • alimente Ragflow avec le contenu

    • déclenche une session de fine-tuning si besoin (via API MCP ou ligne de commande)

  3. MCP enregistre l’opération, affiche l’état de la RAM/VRAM, et permet de suivre l'entraînement.

🧠 Avantages de la combinaison

  • Automatisation complète sans intervention manuelle.

  • Contrôle fin et centralisé de toutes les IA.

  • Surveillance continue avec logs et retour visuel.

Tirer le Meilleur Parti de ChatGPT Plus & Cursor Pro

Avantages de ChatGPT Plus

  • Accès prioritaire et performances optimisées

  • Complémentarité avec modèles locaux

Avantages de Cursor Pro

  • IDE optimisé pour l'IA

  • Intégration transparente avec modèles locaux et GPT-4