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Ladebeze66/coffreobsidian

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1. 🛠️ Connaissances de base et commandes essentielles

a. Installation et configuration initiale

Installation sur Linux/Windows/macOS :

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

Vérifier l'installation :
```
ollama --version
```
Lancer le serveur Ollama :
```
ollama serve
```

b. Commandes complètes de base

Afficher les modèles disponibles :
```
ollama list
```
Télécharger un modèle précis :
```
ollama pull llama3
```

Lancer un prompt rapidement :

ollama run llama3 "Quelle est la capitale de la France?"

Gestion avancée des modèles :
```
ollama show llama3
ollama rm llama3
```

c. Utilisation des commandes GPU Nvidia (spécifique H100)

Vérification GPU disponible :
```
nvidia-smi
```
Configuration spécifique GPU Nvidia pour Ollama :
- Ollama utilise automatiquement CUDA lorsqu'un GPU Nvidia est disponible, mais vérifier le support CUDA :
```
nvcc --version
```
Monitoring GPU durant l'utilisation Ollama :
```
watch -n 1 nvidia-smi
```
Optimisation d'utilisation GPU (exemple H100) :
- S'assurer d'avoir installé CUDA Toolkit 12.x (compatible H100).
- Gestion des ressources GPU (notamment via variables d'environnement si besoin spécifique) :
```
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # pour préciser le GPU à utiliser
```

2. 🌐 Connaissances globales sur Ollama

a. Architecture générale d'Ollama

Composants principaux :
- Ollama server (gestion des requêtes et des modèles)
- Modèles supportés (LLaMA, Gemma, Mistral, LLaVA, Codellama…)
- Communication via REST API locale

b. Modèles disponibles et usages recommandés

Modèles linguistiques (LLM) généraux (LLaMA3, Mistral, Mixtral…)
Modèles spécialisés (CodeLLaMA pour code, LLaVA pour multimodal…)

c. Bonnes pratiques

Gestion et stockage des modèles (volumes importants)
Mise à jour régulière des modèles
Structuration simple des requêtes de test

3. 🚀 Connaissances poussées et avancées

a. Déploiement en production (serveur, VM, cloud)

Dockerisation Ollama

docker run -d -p 11434:11434 -v ~/.ollama:/root/.ollama ollama/ollama

Automatisation (docker-compose, Kubernetes)

b. Modèles avancés et optimisation

Fine-tuning personnalisé (concept théorique, actuellement limité sur Ollama)
Création de modèles personnalisés via Ollama (ollama create)

c. Benchmark et évaluation de performances

Tests de vitesse et de latence des modèles :

ollama run --verbose llama3 "test de performance"

Monitoring continu et logging avancé

4. ⚙️ Approfondissement de l’API Ollama

a. Structure de l'API Ollama REST

Documentation officielle :
- Endpoint : http://localhost:11434/api/generate

Exemples d’appel :

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "llama3", "prompt":"Hello World"}'

b. Gestion de conversations via l'API

Conversations avec contexte :

{
  "model": "llama3",
  "messages": [{"role":"user","content":"message"}]
}

Gestion d’états (context)

c. API streaming et événements temps réel

Mode Streaming via API :

{
  "model": "llama3",
  "prompt": "Explain streaming...",
  "stream": true
}

Gestion asynchrone en Node.js ou Python

5. 🤖 Création d’agents intelligents avec Ollama

a. Concepts fondamentaux des agents

Définition : Action autonome d'un LLM en boucle interactive

Principe de boucle agentique :

Perception → Réflexion → Action → Observation → (répétition)

b. Implémentation simple d’un agent Ollama (Python)

Exemple avec classe générale Ollama (via requests, LangChain ou Ollama Python SDK)

Utiliser LangChain pour une implémentation rapide d’agents :

from langchain.llms import Ollama
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType

llm = Ollama(model="llama3")
agent = initialize_agent(agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, tools=[], llm=llm)
agent.run("Quelle est la météo à Paris aujourd’hui ?")

c. Implémentation avancée d'agents personnalisés

Création de classes d'agents spécialisés par métier ou par domaine
Gestion des contextes longs, mémoire et persistance d'état

6. ⚡ Optimisation pratique des paramètres des modèles Ollama

a. Paramétrage global du modèle

Modifier le fichier de configuration général :
```
~/.ollama/config.json
```
Paramètres principaux à optimiser :
- num_ctx (taille du contexte)
- temperature, top_p, repeat_penalty (contrôle créativité)

b. Paramétrage avancé spécifique à chaque modèle

Comparaison et réglage rapide via commandes :

ollama run llama3 --temperature 0.7 "Prompt ici"

Bonnes pratiques d'optimisation pour usages courants (créatif vs précis)

7. 🖥️ Intégration et optimisation dans VSCode/Cursor IDE

a. Installation et intégration Ollama dans VSCode avec Cursor

Installation extension officielle Ollama dans Cursor :
```
Ctrl+Shift+X → rechercher "Ollama"
```
Configuration extension Ollama (serveur local) :
- URL serveur Ollama dans settings.json :
```
"ollama.endpoint": "http://localhost:11434"
```

b. Optimisation et utilisation pratique dans l'IDE

Prompt rapide dans VSCode/Cursor via raccourcis clavier

Utilisation contextuelle pour génération automatique de code/documentation :

"cursor.promptTemplates": [
  {
    "name": "Code Explain",
    "prompt": "Explique le code suivant simplement : {{selection}}"
  }
]

Création de snippets intelligents avec Ollama

c. Productivité avancée avec Cursor et Ollama

Commandes rapides (code generation, refactoring, debugging)
Personnalisation des interactions Ollama/Cursor selon projets (JS, Node, Python, etc.)

🚩 Étape suivante :
Tu peux débuter par le premier point en suivant précisément ces sections. À chaque étape franchie, je peux approfondir selon tes besoins ou répondre précisément à tes questions pratiques ou théoriques sur Ollama.

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