Par MV2 de Munim, Inc. Cette page a été traduite avec une IA à partir de l'original en anglais ; en cas d'écart, l'original fait foi. Les rapports payants sont rédigés en anglais.
Ceci est un exemple réel. La machine est le propre PC de bureau Windows de MV2, vérifié avec local-ai-checkup 0.2.1 le 10 octobre 2026. Un rapport payant suit cette structure, rédigé pour votre machine, votre système et l'usage de l'IA locale que vous avez indiqué à MV2.
| Système | Windows 10, 15,9 Go de RAM |
|---|---|
| GPU | NVIDIA GeForce GTX 1050, 4 Go de VRAM |
| Ollama | 0.32.4, 8 modèles installés, n'écoute que sur 127.0.0.1 |
| Usage indiqué | Aide au code et résumés de documents (exemple) |
OLLAMA_HOST sans ajouter d'authentification.CVE-2026-85180 a été signalée pour Ollama 0.30.0 à 0.33.2. Un registre de modèles malveillant peut rediriger le téléchargement d'un modèle vers des adresses du réseau interne (SSRF). Comme votre Ollama n'écoute que sur 127.0.0.1, un attaquant devrait vous amener à télécharger un modèle depuis un registre qu'il contrôle : le risque pratique est donc faible. Les sources ne s'accordent pas sur la version exacte qui corrige la faille ; passez donc à la dernière version plutôt que de viser une version minimale. Vous dépasserez aussi CVE-2026-103663 (de 0.34.2 jusqu'à 0.35.0), que vous rencontreriez sinon en chemin.
# Windows: download and run the current installer https://ollama.com/download # then confirm ollama --version
(Les commentaires signifient : sous Windows, téléchargez et lancez l'installateur actuel ; puis vérifiez la version.) Ne téléchargez des modèles que depuis ollama.com/library ou des éditeurs de confiance.
Ollama ne répond que sur 127.0.0.1:11434, et aucun autre port d'IA locale n'est ouvert. Si vous voulez plus tard l'utiliser depuis un autre appareil, ne vous contentez pas de définir OLLAMA_HOST=0.0.0.0. Placez devant un proxy inverse avec authentification et n'autorisez le port que depuis vos propres appareils dans le Pare-feu Windows Defender. Étapes : HARDENING.md (en anglais).
Une GTX 1050 a 4 Go de VRAM. Une fois la part du bureau et du pilote prise, il reste environ 3,5 Go pour un modèle et son contexte. Ce qui ne tient pas tourne sur le CPU, généralement plusieurs fois plus lent.
| Taille du modèle | Q4_K_M avec un contexte de 4k | Sur ce GPU |
|---|---|---|
| 1-2B | environ 1,5-2,2 Go | Tient entièrement, rapide |
| 3-4B | environ 2,8-3,4 Go | Tient, mais juste avec un contexte de 4k |
| 7-8B | environ 5-6 Go | Environ 60 % sur le GPU, nettement plus lent |
| 14B et plus | 9 Go et plus | Surtout CPU, lent |
Pour l'aide au code et les résumés sur cette carte, utilisez au quotidien un modèle de 3-4B en Q4_K_M (par exemple qwen3:4b, 2,5 Go), et un modèle de 7-8B quand la qualité compte plus que la vitesse. Les recommandations actuelles pour chaque taille de GPU sont sur quels modèles tiennent sur votre GPU (en anglais). Vérifiez la répartition avec :
ollama ps # PROCESSOR should read "100% GPU"; a CPU/GPU split means it didn't fit
(Le commentaire signifie : la colonne PROCESSOR doit indiquer « 100% GPU » ; une répartition CPU/GPU signifie que le modèle n'a pas tenu.) Si un modèle de 3-4B montre une répartition, réduisez la longueur du contexte. Dans une session interactive, /set parameter num_ctx 2048 s'en charge. Fermez les autres applications gourmandes en GPU, comme les jeux ou les navigateurs avec de nombreux onglets vidéo.
ollama rm <name>, avec le nom du modèle) pour libérer de l'espace disque. Huit modèles peuvent facilement occuper 30 Go ou plus.python local_ai_checkup.py après la mise à jour. Vous devriez voir 0 risque.Chaque bilan comprend un suivi. Une fois les changements faits, envoyez par e-mail la nouvelle sortie --json et MV2 confirme ce qui est corrigé et ce qui reste.
python3 local_ai_checkup.py --json de chaque machine, son système d'exploitation et l'usage que vous faites de l'IA locale.MV2 ne demande jamais de mots de passe, de clés ni d'accès à distance, et ne se connecte jamais à votre machine. Le script ne fait que lire et n'envoie rien nulle part. C'est vous qui choisissez ce que vous envoyez.