← Découvrir
GitHub · Osmantic/ODS↑ +331 aujourd'hui

Transformez votre PC en serveur IA local

Osmantic/ODS open source vous permet de configurer une inférence de modèle de langage étendu natif, des pipelines RAG basés sur la recherche vectorielle et des flux de travail d'agent autonomes exécutés sur votre matériel personnel.

Mises à jour

  • 27 septembre 2026: Étoiles 5,181 → 6,854, dernière version v3.0.0 (24 septembre 2026).

Ce que ça vous apporte

  • Confidentialité totale des données et exécution locale : exécution sécurisée de l'IA sur le GPU et le CPU locaux sans envoyer vos données à des serveurs cloud externes.
  • RAG (Search Aided Generation) intégré : Vectorisez vos notes personnelles, documents d'entreprise et référentiels de codes pour des recherches sémantiques instantanées.
  • Capacités multimodales : Réunir la production de texte, la reconnaissance vocale (Whisper), la synthèse vocale et la production visuelle sous un même toit.
  • API native compatible OpenAI : pointez vos clients et outils d'IA existants vers votre serveur ODS local avec une seule modification d'URL.
  • Orchestration complète des agents : chaînes d'agents intelligentes qui appellent des outils locaux et résolvent des tâches en plusieurs étapes de manière autonome.

Installation

Clonage du référentiel et configuration de l'environnement
git clone https://github.com/Osmantic/ODS.git
cd ODS
pip install -e .

Exécution

Démarrage du serveur AI local
python -m ods.server --port 8000
# Web paneline http://localhost:8000 adresinden erişin

Architecture technique et principe de fonctionnement

  • Noyau d'inférence natif (llama.cpp et vLLM) : chargez et exécutez rapidement des modèles aux formats GGUF et GPU purs avec une empreinte mémoire minimale.
  • Base de données vectorielles intégrée : regroupement et indexation de documents avec un stockage vectoriel léger basé sur ChromaDB et SQLite.
  • File d'attente de tâches et machine d'état d'agent : gestionnaires asynchrones qui gèrent les requêtes en plusieurs étapes et les flux d'appels d'outils.

Workflows RAG natifs et pipelines d’agents personnalisés

  • Travailler avec des documents confidentiels de l'entreprise : interrogez les contrats, les états financiers et la correspondance interne avec le RAG local sans les extraire vers le cloud.
  • Assistant d'analyse et de développement de code natif : fournissez la complétion du code IA natif sur VS Code ou Cursor en indexant vos projets logiciels personnalisés.
  • Agents de traitement de données autonomes : définissez des tâches en arrière-plan qui lisent, résument et formatent les rapports de conversion dans le système de fichiers local.

Si vous ne codez pas

Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Pouvez-vous expliquer, avec le code et les étapes du terminal, comment importer les documents PDF de mon entreprise dans la base de données vectorielles locale en installant le serveur ODS sur mon ordinateur personnel, puis comment effectuer des requêtes Q&R RAG basées sur ces documents via un modèle Llama 3 local ?

Dépôt : https://github.com/Osmantic/ODS. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.

Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.

Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.

Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.

Questions fréquemment posées

  • Est-ce que ça fonctionne complètement hors ligne sans connexion Internet ? Oui. Une fois les poids de modèle requis téléchargés, ODS peut fonctionner dans des environnements complètement hors ligne (avec espace d'air) sans nécessiter de connexion réseau.
  • Quels formats de modèles prend-il en charge ? Prend en charge tous les modèles ouverts (Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek) et les poids Hugging Face purs au format GGUF.
  • Existe-t-il une interface Web disponible ? Oui. ODS est livré avec un panneau Web intégré ; Vous pouvez gérer des modèles, télécharger des fichiers et ouvrir des sessions de discussion.
  • Est-ce que ça fonctionne avec CPU uniquement, sans GPU ? Oui. Grâce au noyau llama.cpp, il peut également fonctionner sur un processeur pur avec une grande efficacité en utilisant les jeux d'instructions AVX2/AVX-512.

Termes liés du glossaire

Pour quiEntreprises soucieuses de la confidentialité des données, développeurs locaux d’intelligence artificielle et administrateurs système.
LicenceMIT (Licence open source gratuite)
ToitServeur IA local Python et lama.cpp
PlateformesLinux, macOS, Windows

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-08-31 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.