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# Les expériences
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## Quel LLM pour les expériences ?
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- L'outil utilisé pour les expériences est ollama
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- Le LLM utilisé pour les expériences est `deepseek-r1:7b` et aussi le distilled deepseek-r1 qwen.
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Pourquoi un reasoning model ? Pour voir les "inner thoughts" du model.
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Pour voir s'il "comprend" correctement la question. On passera à un truc plus léger
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ultérieurement.
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Tests des LLM plus légers:
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- phi3-medium : trop lent
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- mistral 7b : peu pertinent malheureusement:
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>>> what is the HTTPS Proxy variables' group name ?
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The HTTPS Proxy variables are part of the "Manual proxy configuration" group.
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```
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- maternion/minicpm5:2b plutôt pas mal, même si ses "inner thouths" sont un peu bizarre
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The HTTPS Proxy variables belong to the group named **HTTPS Proxy**.
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```
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- phi3: c'est dur de l'admettre (c'est le modèle open source de microsoft)
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mais il a l'air de donner de bon résultats:
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```
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>>> what is the HTTPS Proxy variables' group name ?
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The group name for the HTTPS Proxy variables is "manual.https_proxy".
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```
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## installation de ollama
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`curl https://ollama.ai/install.sh | sh`
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curl https://ollama.ai/install.sh | sh
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(...)
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>>> Installing ollama to /usr/local/bin...
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>>> Creating ollama user...
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>>> Adding ollama user to render group...
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>>> Adding current user to ollama group...
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>>> Creating ollama systemd service...
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>>> Enabling and starting ollama service...
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Created symlink /etc/systemd/system/default.target.wants/ollama.service
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→ /etc/systemd/system/ollama.service.
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>>> The Ollama API is now available at 0.0.0.0:11434.
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>>> Install complete. Run "ollama" from the command line.
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Ou bien, sous ubuntu:
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snap install ollama
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## construction du prompt rougail-ai
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- Ouvrir un terminal dans le dossier `prompt` du projet `rougail-ai`
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- Lancer la commande :
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ollama create rougail_ai -f rougail.modelfile
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gathering model components
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pulling manifest
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(...)
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writing manifest
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```
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Le prompt est prêt à être utilisé.
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- Lancer la commande
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ollama run rougail_ai
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```
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Les expériences sont prêtes à être réalisées.
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