Découvrez Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct : Un LLM Puissant et Accessible sur le Cl
Résumé de cette installation par l'IA
Cette installation repose sur une infrastructure cloud hébergée par RunPod, sans gestion directe du matériel. Elle utilise le modèle Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct comme principal modèle de langage, déployé via le framework vLLM. L'installation ne comporte pas de GPU dédié, le traitement étant entièrement externalisé. Aucun modèle n'est entraîné localement, l'utilisateur se limitant à l'exploitation de modèles préexistants. L'ensemble est configuré pour un usage personnel, avec une performance évaluée à plus de 40 tokens par seconde, permettant des interactions en temps réel. Les coûts d'exploitation sont estimés entre 0 et 100 euros par mois, selon l'utilisation.
Le résultat obtenu est une plateforme personnalisée, offrant une alternative aux solutions commerciales existantes. L'utilisateur bénéficie d'une flexibilité accrue, notamment pour expérimenter avec des modèles débridés et adapter l'outil à ses besoins spécifiques. L'absence de frais supplémentaires pour l'installation, combinée à des coûts opérationnels maîtrisés, en fait une solution économique pour un usage individuel ou éducatif. La rapidité des réponses et l'absence de restrictions imposées par des plateformes tierces constituent les principaux avantages de cette configuration.
- Type d'installation
- Directement sur ma machineSur un serveur hébergé localement (je paie pour le matériel avec une installation sur site ou chez un prestataire IT local)Sur un cloud (je ne gère pas le matériel ou je le loue)
- Modèle LLM principal
- Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
- Entraînement de modèles
- Oui j'entraîne mes propres modèlesNon, j'utilise des modèles existantsLes deux
- Hébergeur cloud
- runpod
- Logiciels et SaaS utilisés
- vLLM
- Cartes graphiques
- Aucune car je passe par un hébergement cloud
- Utilisation de l'installation
- Juste pour moi
- Performances obtenues
- Rapide (plus de 40 tokens/s) - les réponses ont un ressenti temps réel
- Raison de cette installation
- Pour bidouiller et me former • Car je ne suis pas satisfait des plateformes existantes et préfère mon installation locale • Pour utiliser des modèles débridés
- Coût d'installation
- 0 - juste l'installation d'outils open source, pas d'achat supplémentaire
- Coût d'opération quotidien
- 0-100€ / mois
Configuration générale
Infrastructure et matériel
Usage et performances
Coûts
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Répondre au questionnaireToutes les réponses sont repartagées publiquement sous licence libre permissive CC-0
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Performance: Rapide (plus de 40 tokens/s) - les réponses ont un ressenti temps réel
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Performance: Rapide (plus de 40 tokens/s) - les réponses ont un ressenti temps réel
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Installation: Sur un serveur hébergé localement (je paie pour le matériel avec une installation sur site ou chez un prestataire IT local)
Logiciels: Python maison pour optimiser mon rag
Performance: Rapide (plus de 40 tokens/s) - les réponses ont un ressenti temps réel