De 7B à 70B+ modèles : choisir un mini-PC pour l'IA locale

De plus en plus de personnes commencent à exécuter des modèles d’IA localement. Les LLM locaux, les outils de codage d'IA, les bases de connaissances RAG privées, les agents d'IA, la génération d'images et l'analyse de documents peuvent tous s'exécuter sur votre propre matériel, sans envoyer constamment chaque fichier ou élément de données de travail à un service cloud tiers.

Cela fait du mini-PC pour l’IA locale une option de plus en plus pratique.

Comparé à un grand poste de travail d'IA traditionnel, un mini-PC à haute mémoire peut également servir d'ordinateur de tous les jours, de serveur LLM local, de machine de développement d'IA et de nœud de laboratoire à domicile. Certains modèles offrent également 64GB, 96GB ou même 128GB de mémoire, plusieurs SSD NVMe, OCuLink et une mise en réseau plus rapide, laissant la possibilité d'ajouter un GPU externe ou un NAS IA ultérieurement.

La question de savoir si un mini-PC peut gérer votre charge de travail d'IA locale se résume à quelques questions plus spécifiques :

1. Envisagez-vous d'exécuter un modèle 7B, 14B, 30B ou 70B ?
2. Quel format de quantification utiliserez-vous ?
3. Quelle quantité de mémoire est réellement disponible ?
4. À quelle quantité de mémoire le GPU peut-il accéder ?
5. Quel type de bande passante mémoire le système fournit-il ?
6. Votre logiciel utilise-t-il principalement le CPU, le GPU ou le NPU ?
7. Votre flux de travail dépend-il de NVIDIA CUDA ?
8. De quelle quantité d'espace SSD vos modèles, votre base de données RAG et votre base de connaissances auront-ils besoin ?

Alors au lieu de simplement demander « Quel est le mini-PC IA le plus puissant ? », une question plus utile est « Quels modèles locaux et flux de travail d'IA dois-je réellement exécuter, et de quel matériel ont-ils besoin ? »

De quel type de mini-PC les modèles 7B, 30B et 70B ont-ils besoin ?

Le nombre de paramètres ne se traduit pas directement en utilisation de la mémoire. La quantification, la longueur du contexte, le cache KV, le cadre d'inférence, le système d'exploitation et tout autre logiciel exécuté en même temps affectent tous l'exigence finale.

Certains modèles 70B peuvent s'adapter à la plage théorique d'un système de 64GB une fois quantifiés en 4-bit, mais le système d'exploitation, le cache KV, le contexte, la base de données RAG et d'autres applications ont également besoin de mémoire.

Si un LLM local de classe 70B doit faire partie intégrante de votre charge de travail, 96GB ou 128GB constituent généralement un choix à long terme plus pratique qu'une configuration qui correspond uniquement au modèle lui-même.

Quels modèles ouverts ont du sens sur un mini-PC ?

7B–14B : un bon point de départ avec l'IA locale

Cette gamme fonctionne bien pour le chat local, les résumés de documents, les assistants IA de base, les RAG simples, le codage IA plus léger et les expériences en laboratoire à domicile.

Si vous débutez tout juste avec Ollama, LM Studio ou un autre outil Local LLM, il n'y a aucune raison de passer directement à une station de travail IA de 128GB. Un mini-PC de 32GB peut déjà prendre en charge un environnement de test d'IA local complet tout en servant de machine normale de bureau, de développement ou de divertissement à domicile.

Cela rapproche ce type de système de PC quotidien + PC de développement + IA locale d'entrée de gamme qu'un serveur IA dédié.

20B–32B : l'une des plages les plus utiles pour l'IA locale personnelle

Une fois que les modèles passent dans la plage 20B–32B, il existe davantage d'options qui correspondent directement aux charges de travail du monde réel.

1. Mistral Small 24B: utile pour le chat général, les appels de fonction et les agents locaux.

2. Qwen3-30B-A3B: utile pour le raisonnement, le codage, le travail multilingue et les flux de travail des agents.

3. Qwen2.5-Coder-32B: plus axé sur la génération de code, la compréhension du code et le codage de l'IA.

4. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: plus concentré sur les tâches nécessitant beaucoup de raisonnement.

Il convient ici de distinguer un modèle dense d’un modèle MoE . Qwen3-30B-A3B n'est pas un modèle 30B dense conventionnel où tous les paramètres sont impliqués dans chaque étape d'inférence.

Selon les informations officielles du modèle de Qwen, il a environ 30.5B de paramètres au total, avec environ 3.3B activés par jeton. Il s’agit d’un modèle mixte d’experts (MoE). MoE réduit le nombre de paramètres impliqués dans chaque étape d'inférence, mais les poids complets du modèle occupent toujours du stockage et de la mémoire. Il ne doit donc pas être traité comme s'il s'agissait simplement d'un modèle de 3.3B lors de l'estimation des exigences matérielles.

C'est également pourquoi le « 30B » ou « 32B » dans le nom d'un modèle ne suffit pas à lui seul à prédire l'expérience. L'architecture du modèle et la quantification sont également importantes.

Pour le codage d’IA en local, le RAG privé, les bases de connaissances personnelles et les agents IA, la gamme des LLM locaux de classe 30B est particulièrement intéressante. C’est aussi à ce niveau qu’un mini-PC de 64GB devient une véritable station de travail personnelle pour le développement d’IA locale , et non plus simplement un PC doté de beaucoup de RAM.

70B : assistants locaux de meilleure qualité et systèmes RAG plus vastes

Les modèles 70B nécessitent généralement beaucoup plus de mémoire. Un bon exemple est Llama 3.3 70B Instruct. Meta le positionne comme un modèle de texte multilingue 70B, avec prise en charge de l'anglais, de l'allemand, du français, de l'italien, du portugais et de l'espagnol parmi ses langues prises en charge. Cela le rend particulièrement pertinent pour les cas d’utilisation européens de l’IA locale.

Par exemple, une entreprise de fabrication ou d'ingénierie en Allemagne pourrait conserver les manuels de produits, la documentation de maintenance et de réparation, le matériel de contrôle qualité, les processus internes, les connaissances sur les produits, les questions des clients et les dossiers après-vente dans sa propre base de connaissances locale.

Ces documents peuvent être rédigés en anglais, allemand, français et italien. Un LLM local multilingue de classe 70B peut s'asseoir au-dessus du système RAG pour rechercher, résumer et organiser ce matériel.

Dans cette configuration, un mini-PC ou un poste de travail d’IA locale assure le calcul IA.

Un NAS gère Modèles + Documents + Base de connaissances RAG + Projets + Sauvegardes.

Cela crée naturellement un typique Mini-PC IA local + NAS IA + RAG installation.

Pourquoi un mini-PC fonctionne-t-il bien pour l'IA locale ?

Historiquement, les limitations les plus évidentes d'un mini-PC étaient la capacité du GPU et l'extension interne.

L'IA locale introduit un problème matériel différent. De nombreux modèles locaux plus grands ont d'abord besoin de suffisamment de mémoire pour que le CPU ou le GPU puisse réellement accéder au modèle en premier lieu, et les mini-PC à mémoire élevée sont bien adaptés pour fournir ce type d'environnement matériel.

Plus de mémoire élargit la gamme de LLM locaux que vous pouvez exécuter

Les cartes graphiques de bureau grand public sont généralement livrées avec une quantité fixe de VRAM. Un GPU peut être très rapide, mais si le modèle est nettement plus grand que la VRAM disponible, une partie de la charge de travail doit se déverser dans la mémoire système ou utiliser une forme de déchargement de CPU/GPU.

C'est l'une des raisons pour lesquelles les mini-PC à mémoire élevée sont devenus plus pertinents pour les utilisateurs LLM locaux. 32GB, 64GB, 96GB et 128GB ne sont plus seulement des niveaux multitâches généraux. Ils commencent également à correspondre à différents niveaux de Capacité LLM locale.

La mémoire partagée offre plus de flexibilité aux GPU intégrés

Les GPU intégrés tels que les Radeon 780M et Radeon 890M ne fonctionnent pas avec un pool VRAM entièrement fixe de 8GB, 12GB ou 16GB de la même manière qu'un GPU discret conventionnel. Ils peuvent utiliser la mémoire système partagée.

Avec les bons logiciels, pilotes et backend d’inférence, un pool de mémoire système plus grand peut rendre plus de mémoire disponible pour les charges de travail d’IA locale. Ainsi, pour certains utilisateurs locaux de LLM, 64GB de RAM + GPU intégré et 32GB de RAM + GPU intégré diffèrent par plus que le multitâche ordinaire sur PC.

La mémoire supplémentaire peut également affecter la quantité d'espace disponible pour les modèles locaux, le contexte, les services RAG et d'autres applications exécutées simultanément.

La mémoire unifiée pousse un mini-PC plus loin vers le territoire des stations de travail IA

Des plates-formes telles que Ryzen AI Max+ 395 poussent cette idée plus loin. Ils utilisent une mémoire LPDDR5x haute capacité et à large bande passante, avec le CPU et la Radeon 8060S fonctionnant autour d'un grand pool de mémoire unifié.

Dans ce contexte, 128GB ne signifie pas simplement « le CPU dispose de 128GB de RAM ». La valeur est que un grand pool de mémoire peut servir ensemble le CPU, le GPU et le flux de travail plus large de l'IA locale.

La capacité de mémoire affecte la taille d'un modèle et la complexité d'un flux de travail que vous pouvez gérer ; une bande passante mémoire plus élevée et un GPU plus puissant peuvent alors améliorer la réactivité et les performances d'inférence dans l'utilisation quotidienne.

Le véritable attrait d'une plate-forme de mémoire unifiée haute capacité réside dans le fait qu'elle Grand modèle local + accès GPU + multitâche tous doivent exister sur la même machine.

Pour l'IA locale, devriez-vous vous concentrer sur le CPU, le GPU ou le NPU ?

Tous les trois sont importants, mais ils font des tâches différentes.

CPU est le fondement de tout le système. Le système d'exploitation, Docker, les bases de données, les intégrations, les services RAG, la compilation de code et certaines inférences de modèle peuvent tous s'appuyer sur le CPU. Si le mini-PC doit également fonctionner comme une machine de développement, un nœud de laboratoire domestique et un serveur d'IA local, des performances CPU multicœurs plus élevées deviennent plus utiles.

GPU est plus important pour de nombreuses charges de travail locales de LLM, de génération d'images et d'IA visuelle. Parallèlement au calcul brut, il est utile de vérifier la quantité de mémoire à laquelle le GPU peut accéder et si le cadre d'inférence que vous envisagez d'utiliser prend en charge ce backend GPU.

NPU est un accélérateur basse consommation conçu spécifiquement pour les charges de travail d'IA. Il peut gérer indépendamment les fonctions d'IA compatibles sur l'appareil, de sorte que davantage de tâches d'IA ne doivent pas nécessairement s'appuyer entièrement sur le CPU ou le GPU.

Lors du choix d’un mini-PC IA local, il est plus logique de regarder Capacité mémoire + GPU + Prise en charge logicielle + NPU ensemble plutôt que des systèmes de classement par TOPS seuls.

Si votre objectif principal est un LLM local, commencez par la taille du modèle et la mémoire. Si vous utilisez principalement un logiciel de génération d'images ou un logiciel accéléré par GPU, portez une attention particulière aux capacités du GPU et à la compatibilité logicielle. Si vous prévoyez d'utiliser davantage de fonctionnalités d'IA Windows sur l'appareil ou d'applications optimisées pour NPU, le NPU devient plus pertinent.

Comment choisir entre différents types de mini-PC IA locaux ?

Mini-PC de 32GB : niveau d'entrée de l'IA locale

Ce niveau convient aux modèles locaux 7B–14B, à certains modèles quantifiés plus grands, au RAG simple, au codage IA d'entrée de gamme, à Ollama, à LM Studio et à une utilisation en laboratoire à domicile.

Imaginez un étudiant ou un développeur indépendant en France ou en Allemagne qui souhaite exécuter un assistant de codage local tout en utilisant VS Code, un navigateur et Docker.

Il y a peu de raisons de commencer avec une station de travail IA de 128GB dans cette situation. Un mini-PC de 32GB peut déjà couvrir PC quotidien + PC de développement + IA locale d'entrée de gamme sur une seule machine.

Mini-PC de 64GB : 30B+ d'IA locale personnelle

Il s’agit d’un niveau plus pratique pour les personnes qui prévoient d’utiliser régulièrement l’IA locale. Il convient aux modèles et aux charges de travail tels que Mistral Small 24B, Qwen3-30B-A3B, Qwen2.5-Coder-32B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, RAG, assistants de codage locaux, agents d'IA et plusieurs services d'IA basés sur Docker.

Un développeur indépendant européen, par exemple, pourrait exécuter localement un modèle de codage de classe 30B tout en gardant un IDE, Git, Docker, un navigateur, une base de données et un serveur LLM local ouverts en même temps.

La valeur de 64GB est celle le reste de l'environnement de développement peut continuer à fonctionner pendant l'exécution du modèle.

Mini-PC de 96GB à 128GB : 70B de LLM local

Si la cible principale est déjà Llama 3.3 70B, un assistant multilingue de classe 70B, un système RAG plus grand, un contexte long, plusieurs agents ou plusieurs modèles à la fois, il est temps de se tourner vers des plates-formes de plus grande capacité.

Certains modèles 70B quantifiés sur 4-bit peuvent entrer dans la plage « possible d'essayer » sur un système de 64GB. Mais si 70B constituent une charge de travail normale, 96GB à 128GB sont plus pratiques.

Le système a besoin d'espace pour Poids du modèle + Cache KV + OS + RAG + Base de données + Applications en même temps.

Station de travail IA à mémoire unifiée de 128GB : 70B+ et modèles locaux plus grands

Il s’agit d’une catégorie de produits différente d’un mini-PC de bureau classique. C'est plus proche d'un Station de travail IA compacte / Station de travail LLM locale / Serveur IA privé.

Il est mieux adapté aux 70B de LLM locaux, aux grands modèles quantifiés, aux expériences de modèles de plus de 100B, aux agents d'IA multimodèles, aux bases de connaissances d'entreprises privées, aux laboratoires d'IA et à l'inférence partagée pour les petites équipes.

Le point important n’est pas seulement la capacité, mais la combinaison de Mémoire unifiée haute capacité + bande passante mémoire élevée + puissant GPU intégré.

À quoi pourrait ressembler un laboratoire domestique d’IA local en Europe ?

Prenons l’exemple d’un utilisateur en Allemagne ou ailleurs en Europe qui a besoin d’un ordinateur pour développer et travailler pendant la journée, puis souhaite exécuter des charges de travail d’IA locale sur la même configuration plus tard.

Ils peuvent également disposer d'un LLM local, de photos de famille, de documents de travail, d'une base de connaissances RAG, de services Docker, de sauvegardes automatisées et d'agents IA.

La première étape la plus simple est généralement un seul mini-PC. Il peut agir comme un Poste de travail + serveur IA local + machine de développement. Bien que la bibliothèque de modèles et l'ensemble de données soient encore relativement petits, tout peut rester sur le stockage interne NVMe. Un NAS peut être ajouté ultérieurement à mesure que l’environnement d’IA locale se développe.

À ce stade, Mini-PC = couche de calcul, gestion de l'inférence LLM locale, des agents IA, des intégrations, du codage et de la génération d'images.

NAS = couche de données, stockant les modèles, les documents, la base de connaissances RAG, les médias, les projets et les sauvegardes.

Si les deux systèmes disposent d'un réseau plus rapide tel que 10GbE, le serveur d’IA locale peut accéder à des bases de connaissances plus vastes et projeter des données directement à partir du NAS. Pour les laboratoires à domicile européens, les petits studios, les développeurs indépendants et les petites équipes, ce type de configuration mini-PC + NAS pour l’IA locale est plus facile à étendre au fil du temps que de forcer en permanence chaque tâche sur un seul appareil.

Si vous comparez toujours les rôles d'un système informatique et d'un stockage centralisé, voir Mini-PC ou NAS ? Ce que j'ai appris en choisissant entre eux.

Un mini-PC IA local a-t-il besoin d'un NAS ?

Généralement pas au début. Si vous n'utilisez que quelques modèles et une base de connaissances privée, le stockage NVMe du mini-PC est normalement suffisant.

À mesure que l'environnement d'IA locale se développe pour inclure plusieurs modèles 30B ou 70B, de grandes collections intégrées, des bases de données de documents, des images et des vidéos, différentes versions de modèles, des fichiers d'équipe et des sauvegardes automatisées, un NAS devient plus utile.

Un mini-PC est principalement un calcul d’IA local.

Un NAS est principalement un stockage pour l’IA locale.

C’est pourquoi un mini-PC pour l’IA locale et un NAS IA ne sont pas vraiment des produits concurrents. Ils sont mieux compris comme deux parties de la même infrastructure d’IA privée.

Pour une configuration personnelle, commencer avec un mini-PC est raisonnable. Lorsque les modèles, les documents et les sauvegardes s'agrandissent, le stockage peut être séparé ultérieurement. Cela facilite également la mise à niveau future du poste de travail d’IA locale sans déplacer l’intégralité de l’ensemble de données à chaque fois.

De quelle quantité de stockage SSD un mini-PC IA local a-t-il besoin ?

Les fichiers de modèle ne constituent qu'une partie d'un environnement d'IA locale. Au fil du temps, le stockage local se remplit également de différentes quantifications de modèles, de modèles d'intégration, de bases de données vectorielles, d'images Docker, de référentiels de code, de fichiers de base de connaissances, d'images, de vidéos et de sorties générées.

1TB est mieux adapté à quelqu'un qui débute avec l'IA locale et ne conserve qu'un petit nombre de modèles et de projets.

2TB est plus pratique pour le codage IA à long terme, le RAG ou la maintenance de plusieurs modèles en même temps.

4TB ou plus est plus logique pour les bibliothèques de modèles plus volumineuses, les projets d’IA d’images et de vidéos, les bases de connaissances substantielles et les flux de travail professionnels.

En plus de la capacité SSD préinstallée, vérifiez le nombre d'emplacements M.2 dont dispose réellement le mini-PC. Un système doté de deux ou trois emplacements M.2 vous offre plus de flexibilité pour séparer le système d'exploitation, les modèles et les données du projet à mesure que les besoins de stockage augmentent.

Pour un aperçu plus large de la capacité, consultez notre Guide de stockage SSD du mini-PC.

Quand OCuLink + un GPU externe ont-ils du sens ?

Tous les utilisateurs de l'IA locale n'ont pas besoin d'un GPU dédié.

OCuLink a plus de sens lorsque le CPU, la mémoire et le stockage sont encore suffisants, mais les besoins en GPU continuent d'augmenter. Cela pourrait signifier utiliser davantage d'outils de génération d'images accélérés par GPU, exécuter des logiciels professionnels nécessitant des performances d'inférence NVIDIA CUDA, avoir besoin de plus de performances d'inférence GPU ou utiliser le même mini-PC pour des jeux et une création de contenu haut de gamme.

Dans ce cas, l'ajout d'un GPU de bureau via OCuLink vous permet de conserver le mini-PC d'origine plutôt que de remplacer l'ensemble du système.

Si vous envisagez cette voie de mise à niveau, consultez notre Guide du Dock eGPU OCuLink.

Choisir un mini-PC IA local MINISFORUM par taille de modèle

X1-Lite 255: IA locale d'entrée de gamme pour les modèles 7B–14B

Le X1-Lite 255 est livré avec 32GB de DDR5 et 1TB de stockage SSD, ainsi que des graphiques Radeon 780M, USB4 et OCuLink.

Il est mieux adapté aux 7B–14B LLM locaux, RAG d'entrée de gamme, expériences de codage d'IA, utilisation en laboratoire à domicile et informatique quotidienne. Son rôle est simple : une voie moins coûteuse vers l'IA locale, avec un chemin de mise à niveau externe du GPU toujours disponible ultérieurement.

UM880 Plus: Un mini-PC IA local / Home Lab évolutif

Le UM880 Plus offre une mémoire DDR5 évolutive, un double stockage M.2 et OCuLink.

Il convient mieux aux utilisateurs qui souhaitent commencer avec une machine de développement normale et la transformer progressivement en un serveur d'IA local. Par exemple, il peut commencer avec 32GB pour les modèles 7B à 14B, puis passer aux modèles 20B à 32B, RAG et davantage de services Docker après une mise à niveau de mémoire. Si le GPU finit par devenir le goulot d'étranglement, OCuLink laisse la possibilité d'ajouter une carte graphique de bureau.

Son principal avantage est le Chemin de mise à niveau.

AI X1 Pro-370: 64GB de point de départ pour plus de 30B d'IA locale personnelle

L'AI X1 Pro-370 est livré avec 64GB de RAM et un SSD de 2TB, avec prise en charge jusqu'à 128GB de DDR5.

Pour les utilisateurs individuels de l’IA locale, 64GB entrent dans une classe de charge de travail sensiblement différente. Il est bien adapté à Qwen3-30B-A3B, Qwen2.5-Coder-32B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, RAG local, au codage IA, aux agents IA et à la création de contenu.

La prise en charge jusqu'à 128GB laisse également plus de marge de mémoire pour des modèles quantifiés plus grands ultérieurement.

MS-S1 MAX: Station de travail IA locale à mémoire unifiée de plus de 70B

Le MS-S1 MAX combine Ryzen AI Max+ 395 avec des graphiques Radeon 8060S et prend en charge jusqu'à 128GB de mémoire unifiée LPDDR5x.

Il est destiné aux charges de travail telles que les LLM locaux 70B, Llama 3.3 70B, les systèmes RAG plus grands, les flux de travail multi-agents, les bases de connaissances locales substantielles, les serveurs d'IA privés, les laboratoires d'IA et les déploiements en petites équipes.

Pour cette classe de charge de travail, la combinaison importante est Mémoire unifiée de 128GB + bande passante mémoire élevée + Radeon 8060S. Cela le rapproche d'un compact Station de travail IA locale qu'un Mini-PC classique.

Si vous comparez ce type de plate-forme d'IA haute capacité avec un mini-PC hautes performances plus traditionnel, voir Ryzen AI Max+ 395 vs Intel High-Performance Mini-PC.

Pourquoi les utilisateurs européens pourraient-ils envisager un mini-PC IA local ?

Pour les particuliers, les indépendants et les petites ou moyennes équipes en Europe, la valeur de l’IA locale ne réside pas seulement dans la performance.

Un studio de design en Allemagne préférera peut-être conserver le matériel client inédit sur ses propres appareils et réseau.

Une équipe de développement en France peut souhaiter que sa base de code, ses données de test et sa documentation interne restent principalement dans son environnement local.

Un détaillant, un grossiste ou un petit fabricant vendant dans plusieurs pays de l'UE peut gérer des informations sur les produits, des documents techniques, des questions des clients, du matériel de réparation et des SOP internes en anglais, allemand, français, italien et espagnol. Une configuration LLM + RAG locale multilingue peut intégrer ces informations dans une base de connaissances interne d'IA pour l'assistance client, les requêtes sur les produits, la recherche interne, l'organisation des documents et la formation du personnel.

L'IA locale peut réduire la quantité de données professionnelles qui doivent être envoyées en continu à des services d'IA tiers.

Que devraient vérifier les acheteurs européens avant d'acheter un mini-PC IA local ?

Une fois qu'un système passe d'un mini-PC standard de 32GB à un territoire de 64GB, 128GB ou une station de travail IA, la décision d'achat ne concerne plus seulement le CPU, le GPU et la mémoire. Le service après-vente local et les itinéraires de réparation font également partie du coût réel de possession.

Le boutique MINISFORUM EU vend des mini-PC, des postes de travail et des systèmes NAS MINISFORUM à des clients européens. Pour les commandes expédiées vers les pays de l'UE, le magasin indique que la TVA est incluse dans le prix indiqué et que les produits en stock sont expédiés depuis son entrepôt allemand.

Pour les PC, postes de travail et produits NAS éligibles achetés dans la boutique européenne à partir du 9 mars 2026, le montant en vigueur politique de garantie offre 36 mois de couverture. Le MINISFORUM EU propose également un processus de réparation européen, avec son Centre de réparation de l'UE situé à Hambourg, en Allemagne.

Pour un mini-PC pour l’IA locale de grande capacité, il est donc logique d’envisager TVA UE + Entrepôt Allemagne + Garantie UE + Réparation Européenne aux côtés du matériel lui-même. Aucun de ces éléments n’augmente la taille du modèle que vous pouvez exécuter, mais ils affectent les coûts d’achat, de réparation et après-vente liés à la possession d’une station de travail IA haut de gamme en Europe.

Si vous ne considérez que trois choses

1. Commencez par le cas d'utilisation et le modèle, puis choisissez le mini-PC.

Les charges de travail 7B, 30B et 70B nécessitent un matériel très différent.

2. Pour l'IA locale, vérifiez d'abord la capacité de la mémoire et l'architecture de la mémoire.

Le modèle, le contexte et le reste du flux de travail de l'IA ont tous besoin d'espace dans la mémoire disponible.

3. Une configuration mini-PC + NAS pour l’IA locale répond à deux besoins distincts.

Le Mini-PC gère le calcul. Le NAS gère les modèles, les documents, les bases de connaissances et les sauvegardes. À mesure que l'environnement d'IA locale se développe, chaque côté peut être mis à niveau ou séparé sans reconstruire l'intégralité du système à chaque fois.