Code assistant (local LLM) : guide des exigences matérielles
Local code completion and chat models (Ollama, Continue).
Exigences matérielles par niveau
Trois niveaux pour chaque charge : le minimum qui fonctionne, le juste milieu recommandé et le niveau de marge confortable. Ce sont les mêmes niveaux que le moteur de décision WisePC utilise quand il planifie un build autour de ton objectif.
| Niveau | Cœurs CPU | RAM | Stockage | GPU | Réseau |
|---|---|---|---|---|---|
| Minimum | 8 cores | 16 GB | 1 TB (ssd) | ai | 1 GbE |
| Recommandé | 12 cores | 32 GB | 1 TB (ssd) | ai | 2.5 GbE |
| Confortable | 16 cores | 64 GB | 2 TB (ssd) | ai | 2.5 GbE |
De quel niveau as-tu besoin ?
- Choisis Minimum (8 cœurs, 16 Go de RAM) uniquement pour une machine mono-usage avec un budget serré — attends peu de marge.
- Recommandé (12 cœurs, 32 Go de RAM) est le juste milieu : assez pour la charge plus les services annexes habituels, sans dépenser trop.
- Choisis Confortable (16 cœurs, 64 Go de RAM) quand cette charge partage la machine avec d'autres ou va croître — tu paies pour la marge, pas pour l'anxiété.
- Règle GPU pour cette charge : ai.
Questions fréquentes
De combien de RAM code assistant (local llm) a-t-il besoin ?
16 Go est le minimum sensé, 32 Go couvre la plupart des configurations réelles, et 64 Go offre une marge confortable pour la croissance et les services supplémentaires.
De combien de cœurs CPU code assistant (local llm) a-t-il besoin ?
Un CPU de 8 cœurs est le minimum, 12 cœurs est le juste milieu recommandé, et 16 cœurs est confortable quand il partage la machine avec d'autres charges.
code assistant (local llm) a-t-il besoin d'un GPU dédié ?
Un GPU dédié est fortement recommandé — cette charge fait du calcul IA.
Quel stockage et quel réseau code assistant (local llm) attend-il ?
Stockage : 1 To de SSD est la base recommandée (1 To minimum, 2 To confortable). Réseau : 2.5 GbE est la base recommandée.
Qu'est-ce qui fonctionne bien à côté de code assistant (local llm) ?
Il s'associe naturellement avec : Local AI inference, Dev environments.