Mon ordinateur ASUS AI Agent : LLM locaux. codage et démos d'agent

https://www.asus.com/microsite/agent-computer/in/?utm_source=official-site&utm_medium=asus-hero-banner&utm_campaign=Powering-Every-AI-Choice Pouvez-vous exécuter des LLM, écrire du code et créer des agents IA sur votre propre poste de travail ? Dans cette vidéo, je vous présente mon ordinateur ASUS AI Agent et vous montre les flux de travail d'IA locaux, de l'exécution de modèles avec Ollama à la comparaison d'un agent de recherche local avec un modèle basé sur le cloud. Nous explorons l'utilisation du GPU, la VRAM, les temps de réponse, les appels d'outils et les coûts estimés des API à travers des exemples pratiques. Je présente également ASUS Zenni Claw pour la productivité quotidienne, y compris un résumé des actualités de l'IA et un flux de travail de génération de diapositives. Si vous apprenez l'IA agentique, créez des applications d'IA ou explorez un poste de travail pour l'inférence locale, cette procédure pas à pas connecte le matériel aux tâches de développement réelles. **⏱️ HORODATAGE ET SUJETS** 00:00 Présentation de mon poste de travail IA 00:22 Pourquoi exécuter l'IA localement ? Approches locales, cloud et hybrides 01:57 Visite du matériel de la station de travail ASUS 03:25 Installation d'Ollama et configuration du modèle local 04:06 Exécution et discussion avec Qwen 3.5 localement 06:31 Recherche et exécution de modèles supplémentaires avec Ollama 07:09 Génération de code Python pour un jeu Tetris avec Llama 3.2 07:34 Vérification de l'utilisation du GPU, de la VRAM et de NVIDIA-SMI 08:09 Agent de recherche Présentation du projet avec Claude Code 09:26 Configuration de l'application Streamlit et sélection du modèle 10:07 Agents locaux et cloud : faits et tâches de calcul 11:18 Comparaison des temps de réponse, des appels d'outils et des coûts estimés 12:11 Recherche d'actualités sur l'IA en direct : local ou cloud 13:17 Délais d'attente, limites d'exécution et observations de coûts 14:00 Tâche de comparaison et de calcul et considérations sur le modèle local 15:44 Présentation d'ASUS Zenni Claw 16:19 Modèles locaux, fournisseurs supplémentaires et configuration d'API 16:46 Démo de Work Assistant : générer un résumé de l'actualité de l'IA 18:28 Explorer les compétences de productivité et les flux de travail 18:51 Essayer de générer des diapositives sur les systèmes d'IA agentique 20:17 Points à retenir : les agents d'IA et l'infrastructure qui les sous-tend 20:54 Choisir entre l'IA locale, cloud et hybride 21:07 Ressources du poste de travail et réflexions finales 21:20 Exécuteriez-vous votre IA agents localement ? **💡 CE QUE VOUS APPRENDREZ** - Comment démarrer avec des LLM locaux en utilisant Ollama. - Comment la mémoire GPU et la taille du modèle affectent l'inférence locale. - Comment générer du code à l'aide d'un modèle exécuté localement. - Comment surveiller l'utilisation du GPU avec Task Manager et NVIDIA-SMI. - Comment un agent de recherche Streamlit compare les modèles locaux et cloud. - Comment inspecter le temps de réponse, l'utilisation des outils, les coûts estimés des API et les échecs. - Comment ASUS Zenni Claw aborde les flux de travail agents quotidiens. - Où l'IA locale, cloud et hybride peut s'intégrer dans vos projets. Les comparaisons présentées sont des observations de ces modèles, invites et paramètres spécifiques. L'inférence locale évite les frais d'inférence cloud par jeton pour le travail exécuté localement, tandis que le matériel, l'électricité et les services connectés ont toujours des coûts. **🖥️ MATÉRIEL PRÉSENTÉ** - Carte mère : [ROG Maximus Z890 Hero](https://rog.asus.com/in/motherboards/rog-maximus/rog-maximus-z890-hero/) - GPU : [ROG Strix GeForce RTX 5070 Ti — 16 Go GDDR7](https://rog.asus.com/in/graphics-cards/graphics-cards/rog-strix/rog-strix-rtx5070ti-16g-gaming/) - Alimentation : [ASUS TUF Gaming 1000P](https://www.asus.com/in/motherboards-components/power-supply-units/tuf-gaming/tuf-gaming-1000p/) - Refroidisseur AIO : [ROG Strix LC III 360 ARGB](https://rog.asus.com/in/cooling/cpu-liquid-coolers/rog-strix-lc/rog-strix-lc-iii-360-argb/) **🔗 LIENS UTILES** - [ASUS Agent Computer](https://www.asus.com/microsite/agent-computer/in/) - [ASUS Agent Computer sur EliteHubs](https://elitehubs.com/pages/asus-agent-computer) - [ASUS Zenni Claw — fonctionnalités, téléchargement et compatibilité des appareils](https://www.asus.com/content/asus-zenni-claw/) - [Ollama](https://ollama.com/) **💬 REJOIGNEZ LA DISCUSSION** Souhaitez-vous exécuter vos agents d'IA localement, utiliser des API cloud ou combiner les deux ? Partagez votre configuration préférée et les flux de travail que vous créeriez dans les commentaires. Aimez la vidéo et abonnez-vous pour des didacticiels plus pratiques sur l'IA agentique, les LLM et le développement d'applications d'IA. #AgenticAI #LocalLLM #ASUS #Ollama #AIAgents