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Faire tourner un LLM sans NVIDIA avec llama.cpp v1.0.0

Utilisez cette ressource pour exécuter un LLM sur CPU, Mac Apple Silicon ou GPU non NVIDIA

Nouveau

  • 436 téléchargements
  • 138 mentions J'aime
  • 131 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install llama-cpp-local-cpu-inference

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous guide pour compiler llama.cpp avec Metal, CUDA ou ROCm selon votre matériel, télécharger ou convertir un modèle GGUF, puis lancer le modèle. Il couvre aussi la quantification et le serveur.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Faire tourner un LLM sans NVIDIA avec llama.cpp »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : compilation, téléchargement de modèles GGUF et premier lancement
  • references/quantization.md, optimization.md et server.md : quantification, optimisation et serveur

Pour qui

  • Vous voulez un LLM local sans carte NVIDIA
  • Vous déployez sur un appareil à faibles ressources

Pas pour qui

    Étiquettes

    • inférence locale
    • cpu
    • gguf
    • apple silicon

    À propos

    Vous dites

    « Compile llama.cpp avec Metal sur mon Mac et lance un modèle Qwen quantifié. »

    Carte de la skill « Faire tourner un LLM sans NVIDIA avec llama.cpp »

    Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de exécuter un LLM sur CPU, Mac Apple Silicon ou GPU non NVIDIA
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/optimization.md1,7 Ko
    • references/quantization.md5 Ko
    • references/server.md2,3 Ko
    • SKILL.md6 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Orchestra Research
    Source
    github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/12-inference-serving/llama-cpp
    Licence
    MIT

    Notice

    « llama-cpp » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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