EN

Guides pratiques

Faire tourner un modèle de code en local avec Ollama

Installer Ollama sur macOS, Linux ou Windows, choisir un modèle adapté au code, régler la fenêtre de contexte et brancher OpenCode ou Cline, d'après la documentation officielle.

Par ·

Ollama télécharge et exécute des modèles de langage sur votre machine, puis les expose par une API locale sur http://localhost:11434. Un agent de code peut s'y brancher pour travailler sans envoyer votre code à un fournisseur d'API. Ce guide suit la documentation d'Ollama, vérifiée le 2026-10-20 ; les limites matérielles sont détaillées à la fin.

Installer Ollama

macOS : macOS Sonoma (v14) ou plus récent. Les puces Apple M sont prises en charge sur le CPU et le GPU, les Mac Intel sur le CPU seulement (Ollama). La méthode préférée consiste à ouvrir ollama.dmg et à glisser l'application dans le dossier Applications ; au démarrage, elle propose de créer le lien de la commande ollama dans /usr/local/bin. La page de téléchargement propose aussi l'installation en ligne de commande, identique à celle de Linux.

Linux (Ollama) :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows : Windows 10 22H2 ou plus récent, éditions Home ou Pro. L'installation ne demande pas de droits administrateur, se fait dans le dossier personnel et occupe au moins 4 Go (Ollama). Depuis PowerShell, selon la page de téléchargement :

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

Vérifiez ensuite que la commande répond :

ollama -v

Prévoyez de l'espace disque : les modèles pèsent de quelques dizaines à quelques centaines de gigaoctets selon Ollama. Sous Windows, la variable OLLAMA_MODELS permet de les stocker ailleurs que dans le dossier personnel.

Choisir un modèle adapté au code

La bibliothèque d'Ollama propose des familles spécialisées dans le code. Deux exemples courants, avec les chiffres de leurs pages officielles :

Pour télécharger et lancer qwen3-coder 30B, la commande de sa page officielle :

ollama run qwen3-coder:30b

Les modèles qui savent appeler des outils, indispensables à un agent, sont filtrables dans la bibliothèque. La page d'un modèle n'indique pas toujours la mémoire nécessaire : comparez la taille du fichier à la mémoire de votre carte graphique, ou à la mémoire unifiée d'un Mac.

Régler la fenêtre de contexte

C'est le réglage qui compte le plus pour un agent. Par défaut, Ollama choisit la fenêtre de contexte selon la mémoire vidéo (VRAM) disponible (Ollama) :

Ollama recommande au moins 64 000 tokens pour les agents et les outils de code. Le réglage se fait avec le curseur des paramètres de l'application, ou au lancement du serveur :

OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

Un contexte plus grand consomme plus de mémoire. Vérifiez où tourne le modèle : la colonne PROCESSOR doit indiquer 100% GPU ; une valeur comme 48%/52% CPU/GPU signifie qu'une partie du modèle a débordé dans la mémoire système, ce qu'Ollama conseille d'éviter pour garder de bonnes performances.

ollama ps

Brancher un agent de code

**Le plus simple : ollama launch.** Depuis le dossier du projet, Ollama configure et démarre l'agent choisi, et propose de l'installer s'il manque (Ollama) :

ollama launch opencode

La même commande existe pour Claude Code (ollama launch claude) et pour Codex CLI (ollama launch codex, après avoir installé Codex CLI). Choisissez ensuite un modèle dans la liste.

OpenCode, configuration manuelle (Ollama). OpenCode exige une fenêtre de contexte de 64 000 tokens ou plus : les modèles limités à 32 000 tokens, comme qwen2.5-coder, ne suffisent donc pas. Installation :

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
npm install -g opencode-ai

Déclarez ensuite Ollama comme fournisseur dans opencode.json (exemple officiel, avec le modèle qwen3.5) :

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "qwen3.5": {
          "name": "qwen3.5"
        }
      }
    }
  }
}

Puis lancez opencode. Note : ollama launch opencode n'écrase pas ~/.config/opencode/opencode.json.

Cline, dans l'IDE (Ollama) :

  1. Ouvrez les réglages de Cline, section API Configuration, et choisissez Ollama comme API Provider.
  2. Sélectionnez un modèle sous Model, ou tapez son nom.
  3. Portez la fenêtre de contexte à au moins 32 000 tokens sous Context Window.

Et Continue ? Son dépôt GitHub indique qu'il n'est plus maintenu et passe en lecture seule (voir notre article sur les agents de code open source sur GitHub). Aider, autre agent open source, accepte aussi un modèle local selon sa fiche.

Les limites matérielles

Un modèle local ne coûte rien à l'usage, mais ses résultats ne se comparent pas directement à ceux des modèles de pointe : consultez le comparateur de modèles pour les scores publiés par les éditeurs.

Pour aller plus loin

Sources

À retenir : Ollama s'installe en une commande, mais un agent de code a besoin d'au moins 64 000 tokens de contexte selon Ollama, ce que la configuration par défaut n'offre qu'à partir de 48 Gio de mémoire vidéo.

Une erreur dans cet article ? Signalez-la · Notre politique de corrections

La lettre OrigoTech

Un résumé sourcé de l'actualité des outils IA, chaque semaine.

À lire aussi