LocalAI

API compatible OpenAI auto-hébergée avec LocalAI sur Clore.ai

Exécutez une API compatible OpenAI auto-hébergée avec LocalAI.

Tous les exemples peuvent être exécutés sur des serveurs GPU loués via CLORE.AI Marketplace.

Exigences du serveur

Paramètre	Minimum	Recommandé
RAM	8 Go	16 Go+
VRAM	6 Go	8 Go+
Réseau	200 Mbps	500 Mbps+
Temps de démarrage	5-10 minutes	-

Important : LocalAI met 5 à 10 minutes à s'initialiser complètement au premier démarrage. Un HTTP 502 pendant cette période est normal - le service télécharge et charge les modèles.

LocalAI est léger. Pour exécuter des LLM (modèles 7B+), choisissez des serveurs avec 16 Go+ de RAM et 8 Go+ de VRAM.

Qu'est-ce que LocalAI ?

LocalAI fournit :

• Remplacement OpenAI API prêt à l'emploi

• Prise en charge de plusieurs formats de modèles

• Génération de texte, d'images, d'audio et d'embeddings

• Pas de GPU requis (mais plus rapide avec GPU)

Modèles pris en charge

Type	Formats	Exemples
LLM	GGUF, GGML	Llama, Mistral, Phi
Embeddings	GGUF	all-MiniLM, BGE
Images	Diffusers	SD 1.5, SDXL
Audio	Whisper	Speech-to-text
TTS	Piper, Bark	Texte en parole

Déploiement rapide

Image Docker :

localai/localai:master-aio-gpu-nvidia-cuda-12

Ports :

22/tcp
8080/http

Aucune commande nécessaire - le serveur démarre automatiquement.

Vérifiez que cela fonctionne

Après le déploiement, trouvez votre http_pub URL dans Mes commandes et testez :

# Vérifier si le service est prêt
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/readyz

# Lister les modèles disponibles
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/models

# Obtenir la version
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/version

Si vous obtenez HTTP 502, attendez 5 à 10 minutes - LocalAI met plus de temps à s'initialiser que d'autres services.

Modèles préinstallés

LocalAI est livré avec plusieurs modèles disponibles immédiatement :

Nom du modèle	Type	Description
gpt-4	Chat	LLM à usage général
gpt-4o	Chat	LLM à usage général
gpt-4o-mini	Chat	LLM plus petit et plus rapide
whisper-1	STT	Speech-to-text
tts-1	TTS	Texte en parole
text-embedding-ada-002	Embeddings	Vecteurs de dimension 384
jina-reranker-v1-base-en	Reranking	Reclassement de documents

Ces modèles fonctionnent immédiatement après le démarrage sans configuration supplémentaire.

Accéder à votre service

Lorsqu'il est déployé sur CLORE.AI, accédez à LocalAI via l' http_pub URL :

# Complétion de chat
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "gpt-4",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour !"}]
    }'

Tous localhost:8080 les exemples ci-dessous fonctionnent lorsqu'ils sont connectés via SSH. Pour un accès externe, remplacez par votre https://your-http-pub.clorecloud.net/ URL.

Déploiement Docker (Alternative)

docker run -d \
    --gpus all \
    -p 8080:8080 \
    -v /workspace/models:/models \
    -e THREADS=4 \
    -e CONTEXT_SIZE=4096 \
    localai/localai:master-aio-gpu-nvidia-cuda-12

Télécharger des modèles

Depuis la galerie de modèles

LocalAI possède une galerie de modèles intégrée :

# Lister les modèles disponibles
curl http://localhost:8080/models/available

# Installer depuis la galerie
curl http://localhost:8080/models/apply -d '{"id": "mistral-7b-instruct"}'

Depuis Hugging Face

mkdir -p /workspace/models

# Llama 3.1 8B GGUF
wget https://huggingface.co/bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF/resolve/main/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
    -O /workspace/models/llama-3.1-8b.gguf

# Mistral 7B GGUF
wget https://huggingface.co/bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/resolve/main/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf \
    -O /workspace/models/mistral-7b.gguf

Configuration du modèle

Créez un fichier de configuration YAML pour chaque modèle :

models/llama-3.1-8b.yaml :

name: llama-3.1-8b
backend: llama-cpp
parameters :
  model: llama-3.1-8b.gguf
  context_size: 4096
  threads: 8
  gpu_layers: 35
template :
  chat : |
    {{.Input}}
    ### Réponse :
  completion : |
    {{.Input}}

Utilisation de l'API

Chat Completions (compatible OpenAI)

import openai

# Pour un accès externe, utilisez votre URL http_pub :
client = openai.OpenAI(
    base_url="https://your-http-pub.clorecloud.net/v1",
    api_key="non-nécessaire"
)

# Ou via un tunnel SSH :
# client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-7b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant serviable."},
        {"role": "user", "content": "Expliquez l'informatique quantique en termes simples."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)

Streaming

stream = client.chat.completions.create(
    model="mistral-7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Écris un poème sur l'IA"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Embeddings

response = client.embeddings.create(
    model="all-minilm",
    input="The quick brown fox jumps over the lazy dog"
)

embedding = response.data[0].embedding
print(f"Dimension de l'embedding : {len(embedding)}")

Génération d'images

response = client.images.generate(
    model="stablediffusion",
    prompt="un magnifique coucher de soleil sur des montagnes",
    size="512x512",
    n=1
)

image_url = response.data[0].url

Exemples cURL

Chat

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistral-7b",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour !"}]
    }'

Embeddings

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/embeddings \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "text-embedding-ada-002",
        "input": "Votre texte ici"
    }'

Réponse :

{
  "data": [{"embedding": [0.1, -0.2, ...], "index": 0}],
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "usage": {"prompt_tokens": 4, "total_tokens": 4}
}

Texte en parole (TTS)

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/audio/speech \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "tts-1",
        "input": "Bonjour, bienvenue sur LocalAI !",
        "voice": "alloy"
    }' \
    --output speech.wav

Voix disponibles : alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer

Reconnaissance vocale (STT)

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/audio/transcriptions \
    -F "file=@audio.mp3" \
    -F "model=whisper-1"

Réponse :

{"text": "Texte transcrit ici..."}

Reranking

Reclassez les documents par pertinence par rapport à une requête :

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/rerank \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "jina-reranker-v1-base-en",
        "query": "Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?",
        "documents": [
            "L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA",
            "Il fait beau aujourd'hui",
            "L'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux"
        ],
        "top_n": 2
    }'

Réponse :

{
  "results": [
    {"index": 0, "relevance_score": 0.95},
    {"index": 2, "relevance_score": 0.82}
  ]
}

Référence complète de l'API

Points de terminaison standard (compatibles OpenAI)

Point de terminaison	Méthode	Description
/v1/models	GET	Lister les modèles disponibles
/v1/chat/completions	POST	Complétion de chat
/v1/completions	POST	Complétion de texte
/v1/embeddings	POST	Générer des embeddings
/v1/audio/speech	POST	Texte en parole
/v1/audio/transcriptions	POST	Speech-to-text
/v1/images/generations	POST	Génération d'images

Points de terminaison supplémentaires

Point de terminaison	Méthode	Description
/readyz	GET	Vérification de disponibilité
/healthz	GET	Vérification de l'état
/version	GET	Obtenir la version de LocalAI
/v1/rerank	POST	Reclassement de documents
/models/available	GET	Lister les modèles de la galerie
/models/apply	POST	Installer un modèle depuis la galerie
/swagger/	GET	Documentation Swagger UI
/metrics	GET	Métriques Prometheus

Obtenir la version

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/version

Réponse :

{"version": "v2.26.0"}

Documentation Swagger

Ouvrez dans le navigateur pour une documentation API interactive :

https://your-http-pub.clorecloud.net/swagger/

Accélération GPU

Backend CUDA

# Dans la config du modèle
parameters :
  gpu_layers: 35  # Nombre de couches sur le GPU
  f16: true       # Utiliser FP16

Déchargement GPU complet

parameters :
  gpu_layers: 99  # Toutes les couches sur le GPU
  main_gpu: 0     # ID du GPU principal

Modèles multiples

LocalAI peut servir plusieurs modèles simultanément :

models/
├── llama-3.1-8b.yaml
├── llama-3.1-8b.gguf
├── mistral-7b.yaml
├── mistral-7b.gguf
├── whisper.yaml
└── whisper-base.bin

Accédez à chacun via le nom du modèle dans les appels API.

Réglage des performances

Pour la vitesse

parameters :
  threads: 8
  gpu_layers: 99
  batch_size: 512
  use_mmap: true
  use_mlock: true

Pour la mémoire

parameters :
  gpu_layers: 20  # Déchargement partiel
  context_size: 2048  # Contexte plus petit
  batch_size: 256

Benchmarks

Modèle	GPU	Tokens/sec
Llama 3.1 8B Q4	RTX 3090	~100
Mistral 7B Q4	RTX 3090	~110
Llama 3.1 8B Q4	RTX 4090	~140
Mixtral 8x7B Q4	A100	~60

Benchmarks mis à jour en janvier 2026.

Dépannage

HTTP 502 sur l'URL http_pub

LocalAI met plus de temps à démarrer que d'autres services. Attendez 5-10 minutes et réessayez :

# Vérifier la disponibilité
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/readyz

# Vérifier la santé
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/healthz

Le modèle ne se charge pas

• Vérifiez le chemin du fichier dans le YAML

• Vérifiez la compatibilité du format GGUF

• Vérifiez la VRAM disponible

Réponses lentes

• Augmentez gpu_layers

• Activez use_mmap

• Réduire context_size

Mémoire insuffisante

• Réduire gpu_layers

• Utilisez une quantification plus petite (Q4 au lieu de Q8)

• Réduire la taille de batch

Problèmes de génération d'images

Stable Diffusion peut présenter des problèmes de compatibilité CUDA sur certaines configurations GPU. Si vous rencontrez des erreurs CUDA lors de la génération d'images, envisagez d'utiliser une image Stable Diffusion dédiée à la place.

Estimation des coûts

Tarifs typiques du marketplace CLORE.AI :

GPU	VRAM	Prix/jour	Convient pour
RTX 3060	12Go	0,15–0,30 $	modèles 7B
RTX 3090	24 Go	0,30–1,00 $	modèles 13B
RTX 4090	24 Go	0,50–2,00 $	Inférence rapide
A100	40Go	1,50–3,00 $	Grands modèles

Prix en USD/jour. Les tarifs varient selon le fournisseur — vérifiez CLORE.AI Marketplace pour les tarifs actuels.

Prochaines étapes

• Inférence vLLM - Débit plus élevé

• Guide Ollama - Configuration plus simple

• RAG avec LangChain - Construire des applications