coffreobsidian/Serveur perso/Infrastructure Optimisée d'IA Locale (version 2).md

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Schéma détaillé de l'installation

PC Principal (Windows 11 Pro)
│
├── Disque principal (Crucial T700 - 2 To)
│   ├── Windows 11
│   ├── Logiciels principaux
│   ├── Ollama + WSL2
│
├── Disques Crucial P3 (4 To x2)
│   ├── P3 (1)
│   │   ├── Modèles LLM
│   │   └── Fine-tuning (LoRA)
│   └── P3 (2)
│       └── Données (notes, code, contenus)
│
└── SSD MX500 SATA
    └── Sauvegardes & temporaires

Serveur Windows Server 2025
│
├── Disque NVMe Gen3
│   ├── OS
│   ├── IIS
│   ├── Next.js
│   ├── Strapi
│   └── Base vectorielle (RAG avec Ragflow)
│
├── SSD 240 Go SATA
│   ├── FastAPI
│   └── Ollama (Mistral 7B)
│
├── HDD RAID1
│   └── Données site web (images, médias)
│
└── HDD 8To / 3To
    └── Sauvegardes & archives

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Intégration et Avantages de n8n et MCP

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

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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

• Interface Web accessible à : http://localhost:8000 ou via ton IP réseau

✅ 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

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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.

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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

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Installation et Optimisation de Ragflow (sur le serveur)

Pré-requis

npm install -g ragflow-cli

Configuration

ragflow init rag-db
cd rag-db

Installation des dépendances

pip install ragflow chromadb

Démarrage de Ragflow

ragflow start

Optimisation des ressources

• Disque : NVMe Gen3
• RAM dédiée : 24 Go

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Optimisation RAMDISK

• Accélère accès temporaires durant fine-tuning
• Taille : 16 Go (PC principal)
• Logiciel : ImDisk Toolkit

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Tableau des commandes Nvidia

Commande	Description
nvidia-smi	Affiche usage GPU actuel, mémoire, température.
nvidia-smi -l 1	Rafraîchissement toutes les secondes
nvidia-smi -q	Rapport complet GPU
nvcc --version	Version CUDA installée
nvitop	Surveillance interactive temps réel (GPU)

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Surveillance Ollama

ollama ps

Ce guide intègre désormais des outils puissants comme n8n pour l’automatisation, et MCP pour le contrôle de tes modèles IA, tous deux auto-hébergeables et gratuits, parfaitement intégrés à ton infrastructure locale, avec une synergie complète pour automatiser, surveiller et ajuster intelligemment ton flux de travail IA.

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