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kevin2.s
lussien0110 :
I adore your femininity
2022-12-31 06:41:22
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cruzazul881
Cruz Azul 965 :
HERMOSISIMA
2022-12-12 01:22:49
2
user3005725784008
engul :
🥰🥰🥰🥰
2022-12-31 09:28:15
2
jesusfernandez495
Jesus Fernandez :
🥰🥰🥰🥰💥
2022-12-11 21:38:59
1
jorguealvarado0
Jorge Alvarado :
esooo ambar
2022-12-12 01:46:11
1
spanky__69
Spanky :
Cutie ❤️
2022-12-12 17:24:46
1
arthur.mr.17
arthur.mr.2016 :
Linda 🥰🥰
2022-12-25 23:52:21
1
danielfernandez647
Daniel Fernandez :
🥰🥰🥰🥰
2022-12-11 19:47:09
0
arturomendez1532
Arturo Mendez153 :
😎
2025-12-06 03:24:32
0
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Faire tourner un LLM sur votre propre machine. Gratuit, hors ligne, sans envoyer une seule donnée à un serveur tiers. 👇 📦 Ollama, c’est le « Docker » des modèles d’IA. Un logiciel gratuit et open source (licence MIT) qui télécharge et exécute un LLM sur votre machine, en une seule commande. ❌ Avant Ollama → télécharger les poids du modèle, installer Python, PyTorch, CUDA, puis régler des dizaines de paramètres. Un cauchemar. ✅ Avec Ollama → une commande. Ollama gère le téléchargement, la configuration et l’exécution. Moins de 10 minutes. 🆚 ChatGPT dans le cloud vs Ollama chez vous : 🔹 Confidentialité → serveurs tiers / reste sur votre machine 🔹 Coût → abonnement mensuel / gratuit et illimité 🔹 Internet → obligatoire / optionnel 🔹 RGPD → transfert hors UE / conformité native 🔹 Disponibilité → peut être saturé / toujours dispo 🔹 Personnalisation → limitée / totale C’est le socle d’une IA souveraine : vos données ne quittent jamais vos murs, et vous échappez au Cloud Act. 💾 La RAM est le seul vrai facteur limitant (pas besoin d’une machine de gamer, le GPU est optionnel) : 🔴 4 Go → insuffisant, Ollama refusera de démarrer 🟠 8 Go → modèles légers (~3B), le minimum viable 🟢 16 Go → modèles moyens (~7B), le sweet spot PME 🔵 32 Go+ → grands modèles (13B et au-delà) 💽 Disque : ~2 Go pour un modèle 3B, 4 Go pour un 7B. Gardez 20 Go libres. 🍎 Apple Silicon M1-M4 : la mémoire unifiée est partagée CPU/GPU — un MacBook 16 Go charge ce qui fait ramer un PC portable sans GPU. Une des meilleures configs. 🪟 Windows — un installeur lourd, mais rien à configurer (Windows 10 22H2+, OllamaSetup.exe, ~1,6 Go avec les libs CUDA + ROCm) : 1️⃣ Sur ollama.com/download, cliquez sur « Download for Windows » 2️⃣ Double-clic → SmartScreen : « Informations complémentaires » puis « Exécuter quand même » 3️⃣ Aucun droit admin demandé, Ollama s’installe dans votre profil utilisateur 4️⃣ L’icône lama apparaît en zone de notification : le serveur tourne déjà 🍏 macOS — dix fois plus léger que sur Windows (macOS 14 Sonoma+, Ollama.dmg, ~180 Mo) : Metal fait déjà partie du système, donc aucune bibliothèque GPU à embarquer. Ouvrez le .dmg, glissez Ollama.app dans Applications, cliquez « Ouvrir » à l’alerte Gatekeeper, et l’icône lama s’installe dans la barre de menus. 🐧 Linux — ne faites jamais curl | sh les yeux fermés. Téléchargez, lisez, puis exécutez, en trois commandes séparées : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama-install.sh less ollama-install.sh sh ollama-install.sh ⚠️ Pourquoi pas less script && sh script ? Parce que less renvoie toujours 0 quand vous le quittez : le script s’exécute même si vous y avez repéré quelque chose de louche. ✅ Vérifiez avec systemctl status ollama → active (running). Sur les trois OS : ollama --version. 🚀 Deux commandes, et vous discutez : ollama pull mistral puis ollama run mistral 2 à 10 min de téléchargement, puis l’invite >>> apparaît. Tapez /bye pour quitter. 🇫🇷 Mistral → développé en France, excellent en français 🦙 Llama 3.2 → polyvalent, bon raisonnement 🪶 Gemma 2 (gemma2:2b) → ultra-léger, pour petites configs 👨‍💻 CodeLlama → spécialisé génération de code ⚠️ Sécurité : l’API Ollama n’a aucune authentification. Ne l’exposez jamais sur internet sans reverse proxy authentifié et pare-feu. #ollama #ia #ialocale #opensource
Faire tourner un LLM sur votre propre machine. Gratuit, hors ligne, sans envoyer une seule donnée à un serveur tiers. 👇 📦 Ollama, c’est le « Docker » des modèles d’IA. Un logiciel gratuit et open source (licence MIT) qui télécharge et exécute un LLM sur votre machine, en une seule commande. ❌ Avant Ollama → télécharger les poids du modèle, installer Python, PyTorch, CUDA, puis régler des dizaines de paramètres. Un cauchemar. ✅ Avec Ollama → une commande. Ollama gère le téléchargement, la configuration et l’exécution. Moins de 10 minutes. 🆚 ChatGPT dans le cloud vs Ollama chez vous : 🔹 Confidentialité → serveurs tiers / reste sur votre machine 🔹 Coût → abonnement mensuel / gratuit et illimité 🔹 Internet → obligatoire / optionnel 🔹 RGPD → transfert hors UE / conformité native 🔹 Disponibilité → peut être saturé / toujours dispo 🔹 Personnalisation → limitée / totale C’est le socle d’une IA souveraine : vos données ne quittent jamais vos murs, et vous échappez au Cloud Act. 💾 La RAM est le seul vrai facteur limitant (pas besoin d’une machine de gamer, le GPU est optionnel) : 🔴 4 Go → insuffisant, Ollama refusera de démarrer 🟠 8 Go → modèles légers (~3B), le minimum viable 🟢 16 Go → modèles moyens (~7B), le sweet spot PME 🔵 32 Go+ → grands modèles (13B et au-delà) 💽 Disque : ~2 Go pour un modèle 3B, 4 Go pour un 7B. Gardez 20 Go libres. 🍎 Apple Silicon M1-M4 : la mémoire unifiée est partagée CPU/GPU — un MacBook 16 Go charge ce qui fait ramer un PC portable sans GPU. Une des meilleures configs. 🪟 Windows — un installeur lourd, mais rien à configurer (Windows 10 22H2+, OllamaSetup.exe, ~1,6 Go avec les libs CUDA + ROCm) : 1️⃣ Sur ollama.com/download, cliquez sur « Download for Windows » 2️⃣ Double-clic → SmartScreen : « Informations complémentaires » puis « Exécuter quand même » 3️⃣ Aucun droit admin demandé, Ollama s’installe dans votre profil utilisateur 4️⃣ L’icône lama apparaît en zone de notification : le serveur tourne déjà 🍏 macOS — dix fois plus léger que sur Windows (macOS 14 Sonoma+, Ollama.dmg, ~180 Mo) : Metal fait déjà partie du système, donc aucune bibliothèque GPU à embarquer. Ouvrez le .dmg, glissez Ollama.app dans Applications, cliquez « Ouvrir » à l’alerte Gatekeeper, et l’icône lama s’installe dans la barre de menus. 🐧 Linux — ne faites jamais curl | sh les yeux fermés. Téléchargez, lisez, puis exécutez, en trois commandes séparées : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama-install.sh less ollama-install.sh sh ollama-install.sh ⚠️ Pourquoi pas less script && sh script ? Parce que less renvoie toujours 0 quand vous le quittez : le script s’exécute même si vous y avez repéré quelque chose de louche. ✅ Vérifiez avec systemctl status ollama → active (running). Sur les trois OS : ollama --version. 🚀 Deux commandes, et vous discutez : ollama pull mistral puis ollama run mistral 2 à 10 min de téléchargement, puis l’invite >>> apparaît. Tapez /bye pour quitter. 🇫🇷 Mistral → développé en France, excellent en français 🦙 Llama 3.2 → polyvalent, bon raisonnement 🪶 Gemma 2 (gemma2:2b) → ultra-léger, pour petites configs 👨‍💻 CodeLlama → spécialisé génération de code ⚠️ Sécurité : l’API Ollama n’a aucune authentification. Ne l’exposez jamais sur internet sans reverse proxy authentifié et pare-feu. #ollama #ia #ialocale #opensource

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