# DeepSeek local avec Ollama : vérifier chat et API séparément

Gardez modèle, serveur et réponse client identifiables avant une autre application.

[HTML](https://lukejbyrne.com/library/guides/pcpgzd6a87a/?lang=fr)
Langue du texte: fr
Auteur: Luke Byrne
Vidéo publiée le: 2025-01-27
Guide publié le: 2026-11-02

[Voir la vidéo](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A)
Langue de la vidéo: Anglais

## Partir du guide conservé

La source de janvier 2025 identifie chat local DeepSeek-R1 et API. Guide : https://www.lukejbyrne.com/c/local-llm-ollama. La description brève et les chapitres donnent installation, terminal, API et comparaison, pas toutes les commandes.

Installation à 1:11 et terminal à 2:33 : choisissez modèle adapté et prompt vérifiable. Tous modèles et gratuité du titre sont historiques, pas garantie pour tout ordinateur ni matériel sans coût.

1. Suivez installation et modèle.
2. Confirmez le modèle sélectionné.
3. Inspectez une réponse terminal avant un autre client.

## Séparer API et chat

API à 6:03 : une réponse terminal ne prouve pas la connexion de l’application au même service. Vérifiez endpoint et modèle fournis par le parcours sans deviner port ou adresse.

Faites une petite demande et inspectez réponse et erreurs. Gardez ce test avec celui du terminal pour distinguer modèle et connexion. La description ne fournit pas de requête API exacte ; aucune n’est inventée ici.

1. Identifiez service et endpoint réel.
2. Envoyez une petite demande client par le parcours documenté.
3. Comparez réponse et erreur au modèle et à l’entrée.

## Comparer modèles et données

Modèles à 8:03 et analyse à 9:18 : même tâche, résultat utile et capacité de la machine. Gardez le nom avec la sortie.

Des titres alternatifs promettent confidentialité. Le modèle local n’est qu’une partie : inspectez autres requêtes et services du client avant une conclusion globale. Le résultat utile est un chat ou API compréhensible et fonctionnel, pas un benchmark universel ni garantie de toutes les données.

## À retenir

Vérifiez terminal et API séparément, puis comparez mêmes entrées et parcours de données visible.

## Ressources du guide

- [ailuke.short.gy](https://ailuke.short.gy/pCPgZd6A87A1)
- [ailuke.short.gy](https://ailuke.short.gy/pCPgZd6A87A2)
- [lukejbyrne.com](https://www.lukejbyrne.com/c/local-llm-ollama)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/yqr3jb)
- [newsletter.lukejbyrne.com](https://newsletter.lukejbyrne.com)
- [linkedin.com](https://linkedin.com/in/lukejbyrne)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/gO6WRB)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/XmnX4a)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/Bny25L)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/aOAWNZ)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/AP3Eg1)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/GKVZbk)
- [datacamp.pxf.io](https://datacamp.pxf.io/Z6KyV1)

## Chapitres

- [0:00 Introduction aux LLM locaux](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A&t=0s)
- [1:11 Installation](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A&t=71s)
- [2:33 Exécution au terminal](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A&t=153s)
- [6:03 Intégration API](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A&t=363s)
- [8:03 Tester différents modèles](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A&t=483s)
- [9:18 Analyser les sorties](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A&t=558s)

## Sources et limites

Complément écrit préparé le 2 novembre 2026 à partir de la description publiée exacte de cette vidéo et de son découpage en chapitres. L’enregistrement complet n’a été ni regardé ni transcrit indépendamment pour cet article, et les produits ainsi que les résultats rapportés n’ont pas été retestés. Les listes de vérification sont des adaptations éditoriales du processus documenté. La disponibilité des modèles, les interfaces, les prix et les offres peuvent avoir changé depuis la publication ; consultez les ressources originales conservées pour les exigences actuelles.

[Vidéo originale](https://www.youtube.com/watch?v=pCPgZd6A87A)