なぜ QuelLLM.fr
2026年になっても、まだ大多数の人が「AIを使う」とは「自分のデータをOpenAIに送ること」だと思っているからです。このサイトは、別の方法があることを示し、それをフランス語で誰でも利用しやすくするために存在しています。
現状
現在、80％の人がサーバーを購入しなくてもローカルLLMを実現できます。350ユーロのRTX 3060でMistral 7Bが40トークン/秒で動作し、MacBook M2ではLlama 3.1 70Bの量子化モデルが動作します。
しかし中間 possible et accessible, そのギャップがあります。ドキュメントは散在しており、多くの場合英語で、また月単位で陳腐化しています。このギャップを埋めようとしています
約束
シンプルな質問に答えるウェブサイト： 自分の環境で動かせるのか、どうすれば動かせるのか。モデルのギャラリーでも、Ollamaの上に重ねるレイヤーでもありません。
お使いのハードウェアを理解する構成ツール。実際に役立つガイド。モデルがVRAMに収まるかどうかを正直に伝えるカタログ。私たちが実際に測定したベンチマーク。
Nos 譲れない原則
たとえプロジェクトの採算を取るのが難しくなっても、私たちが越えない一線。
運営しているのは誰ですか？
私は名前をつけて Mohamed Meguedmi私は起業家です。私が立ち上げた各企業で、AIは日々の業務に欠かせないツールとなりました——コーディング、文章作成、分析、サポートなど。しかし、OpenAIやAnthropicにプロンプトを送ることに問題が生じました：顧客の敏感なデータ、使用量に応じたコストの上昇、規則が突然変更される供給者の依存。
そこで、マシンや用途に応じて Ollama、llama.cpp、LM Studio を使い分け、ローカルでの実行に切り替えました。QuelLLM.fr は、もともと自分のためにつけていたテストノートです。どのモデルがどのグラフィックカードに収まるか、どの量子化を採用するか、落とし穴を避けるには具体的にどのコマンドを使うかを記録していました。フランス語で同等のものが見つからなかったので、公開しました。会社もチームもありません。あるのはこのサイトだけで、テストを重ねるたびに更新しています。 私のLinkedInプロフィールを見る.
このプロジェクトは進化し続けています。テスト、ガイド、修正など、ローカルAIが進化するたびに、その動きをここで取り上げます。
お手伝いやモデルの提案、誤りの報告をしてみませんか？