Jan - Le "ChatGPT" local et open source à installer sur votre machine

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Jan - Le "ChatGPT" local et open source à installer sur votre machine

par Korben -

Afin de rendre l’IA accessible à tous, y compris gratuitement puisque la plupart des modèles fonctionnent sur un système open source, une équipe de développeurs talentueux a créé Jan un outil pour les développeurs et les utilisateurs souhaitant profite d’une alternative à ChatGPT, totalement indépendante, fonctionnant hors ligne, open source et libre.

Il faut donc voir Jan comme un client de chat qui permet de télécharger des modèles comme Trinity, Mistral, Llama, OpenChat…etc. et de les faire tourner 100% hors ligne. Comme ça, pas de fuite de conversations privées ni de réutilisation de vos données pour entrainer de nouvelles IA. Et si comme moi, vous êtes accro à l’IA d’OpenAI, vous pourrez toujours y ajouter votre clé API et discuter avec ChatGPT (au tarif fixé par OpenAI évidemment).

Jan fonctionne sous Linux (Appimage et .deb dispo), sous Windows et macOS (Intel / Silicon) et propose une prise en charge des modèles open source tels que GGUF via llama.cpp, TensorRT via TensorRT-LLM ou des API externes. Jan utilise également le moteur d’inférence Nitro, des mêmes développeurs, qui se veut être rapide et léger.

Je teste ici le modèle Trinity 1.2 7B Q4 :

Et ici un modèle spécialisé en code Python nommé Wizard Coder Python 13B Q5.

Un truc cool avec Jan c’est que toutes les conversations sont conservées sur votre disque au format JSON, donc si le coeur vous en dit, vous pourrez ensuite les exploiter comme bon vous semble dans vos outils.

Jan propose également un serveur REST qui permet d’interroger via une API compatible OpenAI n’importe quel modèle que vous y feriez tourner. Ça permet de brancher vos outils ou vos scripts directement sur le LLM ouvert de votre choix.

Dans la lignée de Ollama ou LM Studio, Jan rempli ses promesses et vous permettra de vous éclater avec l’IA (abus de langage, je sais…) sans mettre en péril vos données personnelles.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur le site de Jan ou sur leur page Github pour les sources et la doc.

Merci à Lorenper