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# Exécuter un modèle Ollama local et vérifier son API de conversation

> Installez Ollama, choisissez un modèle téléchargé, contrôlez ses réponses dans le terminal et envoyez la même question à son API locale. Vérifiez le modèle et la frontière avec le cloud avant de qualifier l’installation d’exclusivement locale.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-20T14:31:39.416Z
Updated: 2026-10-20T14:31:39.416Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/run-local-ollama-model-chat-api-guide

![Conceptual charcoal illustration of a closed desktop computer tower beside a keyboard and an angled monitor showing indistinct terminal marks.](https://bigchange.ai/api/media/file/ollama-local-chat-api-desktop-hero-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

Ollama peut exécuter un modèle téléchargé sur votre ordinateur et le servir à une adresse HTTP locale. Ce guide suit un modèle depuis l’installation jusqu’à la conversation dans le terminal et à une réponse API complète, en conservant le même nom de modèle à chaque étape. Il s’agit d’une procédure documentaire : BIG CHANGE n’a pas installé le logiciel ni observé les résultats sur votre machine.

## Le grand changement

- **Ce qui a changé :** Ollama permet de passer directement d’un modèle téléchargé à une conversation dans le terminal et à une API locale. Un débutant peut vérifier le nom du modèle et la réponse dans chaque interface, au lieu de supposer qu’une fenêtre de conversation prouve où le calcul a eu lieu.
- **Pourquoi cela compte :** Le serveur local et l’API cloud d’Ollama sont des destinations différentes. Pour une tâche professionnelle ou personnelle autorisée, vous pouvez garder cet exercice sur votre ordinateur en choisissant un modèle téléchargé et en utilisant `localhost`, tout en vérifiant séparément la configuration du serveur.
- **À surveiller :** Une URL locale ne prouve pas que chaque fonction ou application connectée reste locale. Ollama peut aussi utiliser des modèles cloud via son serveur local. Les vérifications décisives sont l’étiquette du modèle installé, la destination de la requête, l’adresse d’écoute du serveur et, si un fonctionnement strictement local est exigé, le journal confirmant la désactivation du cloud après redémarrage.

## Avant de commencer

Utilisez un ordinateur sur lequel vous avez le droit d’installer des logiciels. Choisissez une question factuelle sans risque dont vous pouvez vérifier la réponse dans un document original ouvert. Collez cette question lorsque les commandes demandent une question d’exercice ; ne saisissez pas de données privées ou réglementées uniquement pour tester. Gardez le document à portée de main : une réponse fluide ne prouve pas son exactitude.

Il faut de l’espace pour Ollama et le modèle, assez de mémoire pour charger le modèle choisi et une connexion Internet pour installer et télécharger. [Le démarrage rapide d’Ollama](https://docs.ollama.com/quickstart) utilise `gemma4:e2b` comme exemple local et recommande 8 Go de VRAM disponible, ou de mémoire unifiée sur Mac. Ollama indique pouvoir utiliser la RAM système en secours, avec des réponses plus lentes. Consultez la [fiche actuelle du modèle](https://ollama.com/library/gemma4:e2b) pour connaître l’étiquette exacte, le volume à télécharger et la licence avant de continuer. Le volume du téléchargement ne prouve pas que votre ordinateur peut exécuter le modèle. S’il ne convient pas à votre machine ou à l’usage autorisé, choisissez un modèle *local téléchargeable* plus petit dans la [bibliothèque](https://ollama.com/library) et remplacez `gemma4:e2b` dans **chaque** commande ci-dessous par son étiquette exacte. Ne choisissez pas d’étiquette `:cloud` pour cet exercice.

## 1. Installer Ollama et vérifier le serveur local

Téléchargez Ollama sur sa [page officielle de téléchargement](https://ollama.com/download) et suivez les instructions de votre système : [Windows](https://docs.ollama.com/windows), [macOS](https://docs.ollama.com/macos) ou [Linux](https://docs.ollama.com/linux). Sous Windows et macOS, ouvrez l’application installée. Sous Linux, suivez votre méthode d’installation et démarrez son service ; si aucun service ne tourne, le [démarrage rapide](https://docs.ollama.com/quickstart) indique d’exécuter `ollama serve` dans un autre terminal. Ne démarrez pas un deuxième serveur si une application ou un service écoute déjà.

Dans un nouveau terminal, vérifiez la version installée et la réponse du serveur local :

```shell
ollama -v
ollama ls
```

Notez la véritable version et le système d’exploitation. La liste des modèles peut être vide avant le premier téléchargement ; une erreur de commande ou de connexion impose de corriger l’installation ou le démarrage du serveur avant de continuer. La [FAQ](https://docs.ollama.com/faq) d’Ollama indique que l’adresse d’écoute par défaut est `127.0.0.1:11434`. Gardez-la sur l’interface de bouclage pour cet exercice ; ne configurez ni écoute réseau, ni proxy, ni tunnel.

## 2. Télécharger un modèle local précis

Après avoir vérifié la fiche du modèle, exécutez :

```shell
ollama pull gemma4:e2b
ollama ls
```

L’étiquette exacte doit apparaître dans `ollama ls` après le téléchargement. Notez l’étiquette, la taille affichée et la licence de la page du modèle. Si le téléchargement échoue ou si l’étiquette manque, contrôlez son orthographe dans la bibliothèque actuelle, l’espace disque, le réseau et les erreurs de proxy ou de permission avant de réessayer. Un téléchargement partiel n’est pas une installation réussie.

## 3. Vérifier les conversations interactive et ponctuelle dans le terminal

Démarrez une conversation interactive :

```shell
ollama run gemma4:e2b
```

Collez votre question d’exercice approuvée dans l’invite de conversation. Comparez la réponse au document ayant servi à rédiger la question, puis tapez `/bye` pour quitter. Gardez la question et la réponse réelle pour votre contrôle ; cet article ne fournit aucun résultat d’exemple.

Pour une exécution ponctuelle distincte, utilisez la **même** question. Sous Windows, dans PowerShell :

```powershell
$practicePrompt = Read-Host 'Paste your approved practice question'
ollama run gemma4:e2b $practicePrompt
```

Dans un terminal Bash sous macOS ou Linux :

```bash
read -r -p 'Paste your approved practice question: ' practice_prompt
ollama run gemma4:e2b "$practice_prompt"
```

Vérifiez la réponse ponctuelle réelle dans la même source. Les deux réponses peuvent employer des formulations différentes ; l’essentiel est que les commandes utilisent la bonne étiquette et que chaque affirmation factuelle résiste à la comparaison avec la source.

## 4. Interroger le même modèle via localhost

L’[API de conversation](https://docs.ollama.com/api/chat) reçoit un nom de modèle et des messages à `POST /api/chat`. Elle transmet par fragments par défaut ; `stream: false` demande une seule réponse JSON complète. L’[introduction à l’API](https://docs.ollama.com/api/introduction) distingue l’URL de base locale, `http://localhost:11434/api`, de l’URL cloud directe, `https://ollama.com/api`. La requête locale n’a pas besoin de clé API.

Sous Windows, PowerShell permet de construire le JSON sans problème d’échappement à partir de la question collée :

```powershell
$practicePrompt = Read-Host 'Paste the same approved practice question'
$body = @{ model = 'gemma4:e2b'; messages = @(@{ role = 'user'; content = $practicePrompt }); stream = $false } | ConvertTo-Json -Depth 5
$response = Invoke-RestMethod -Uri 'http://localhost:11434/api/chat' -Method Post -ContentType 'application/json; charset=utf-8' -Body $body
$response | Select-Object model, done
$response.message.content
```

Sous macOS ou Linux, cet exemple Bash utilise Python 3 uniquement pour échapper votre question en JSON. Vérifiez que `python3` et `curl` sont installés avant de l’utiliser :

```bash
read -r -p 'Paste the same approved practice question: ' practice_prompt
export practice_prompt
python3 -c 'import json,os; print(json.dumps({"model":"gemma4:e2b","messages":[{"role":"user","content":os.environ["practice_prompt"]}],"stream":False}))' | curl -fsS 'http://localhost:11434/api/chat' -H 'Content-Type: application/json' --data-binary @-
```

La requête doit renvoyer un succès HTTP et un objet JSON dont `model` correspond à l’étiquette téléchargée, `done` vaut `true`, et `message.content` n’est pas vide. Lisez la réponse réelle et vérifiez-la dans votre source. Un succès établit la destination locale et le modèle sélectionné pour cette requête ; gardez votre propre sortie plutôt que de vous fier à une transcription d’exemple.

## 5. Vérifier le processeur utilisé et la frontière locale

Pendant que le modèle est chargé, exécutez :

```shell
ollama ps
```

La colonne `PROCESSOR` indique si le modèle est chargé sur le CPU, le GPU ou les deux, selon la [FAQ](https://docs.ollama.com/faq) d’Ollama. Notez ce que montre votre machine. S’il est déjà déchargé, envoyez une nouvelle question et vérifiez encore. Vous pouvez le décharger une fois terminé avec `ollama stop gemma4:e2b` ; sa suppression avec `ollama rm gemma4:e2b` est un nettoyage disque facultatif après avoir conservé vos observations.

Pour une installation Ollama strictement locale, suivez les [instructions officielles de désactivation du cloud](https://docs.ollama.com/faq) : placez `disable_ollama_cloud` dans `~/.ollama/server.json` pour le compte **qui exécute le serveur Ollama** (le dossier `.ollama` du profil de ce compte sous Windows), en conservant les autres réglages JSON existants :

```json
{
  "disable_ollama_cloud": true
}
```

Sous Linux, le [service systemd documenté](https://docs.ollama.com/linux) fonctionne en tant que `User=ollama`, dont le dossier personnel est `/usr/share/ollama` ; modifier votre propre fichier personnel ne configurerait pas ce service. Pour une installation systemd, vous pouvez aussi utiliser la variante documentée par Ollama `OLLAMA_NO_CLOUD=1` dans une surcharge de service. Inspectez d’abord le service existant avec `systemctl cat ollama.service`, puis ouvrez une surcharge avec `sudo systemctl edit ollama.service`. Ajoutez ce qui suit sous `[Service]`, en conservant les autres réglages de surcharge :

```plaintext
[Service]
Environment="OLLAMA_NO_CLOUD=1"
```

Enregistrez la surcharge, puis rechargez et redémarrez le service :

```bash
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama.service
```

Redémarrez l’application Ollama sous Windows ou macOS après modification de sa configuration. Cherchez dans le journal serveur la ligne exacte `Ollama cloud disabled: true`. Sous Windows, le journal documenté est `%LOCALAPPDATA%\Ollama\server.log` ; sous macOS, `~/.ollama/logs/server.log` ; pour une installation systemd sous Linux, utilisez `journalctl -e -u ollama`. Une variable d’environnement définie dans un terminal sans rapport n’atteint pas nécessairement une application ou un service déjà lancé. Désactiver le cloud retire les modèles cloud d’Ollama et la recherche Web. Si le journal ne confirme pas ce réglage, corrigez la configuration et redémarrez avant de parler d’installation exclusivement locale.

Confirmez que l’écoute reste sur `127.0.0.1:11434` dans le journal serveur ou avec l’outil d’inspection réseau de votre système, puis répétez la requête locale avec l’étiquette téléchargée. `OLLAMA_HOST` peut modifier l’adresse d’écoute : inspectez le serveur en cours au lieu de supposer sa valeur par défaut. Une bibliothèque Python, une interface Web, un agent de programmation ou une autre application connectée doit subir ses propres contrôles de destination et de trajet des données ; la réponse locale d’Ollama ne prouve pas le comportement privé de cette application.

Sous Windows, inspectez l’adresse d’écoute dans PowerShell :

```powershell
Get-NetTCPConnection -LocalPort 11434 -State Listen | Select-Object LocalAddress, LocalPort
```

Sous macOS, utilisez `lsof -nP -iTCP:11434 -sTCP:LISTEN` ; sous Linux, `ss -ltn '( sport = :11434 )'`. Si un outil de plateforme n’est pas disponible, consultez le journal serveur. Une écoute sur toutes les adresses ou hors bouclage exige une investigation avant de considérer l’API comme limitée à cet ordinateur.

## Si une vérification échoue

Si `ollama -v` ou `ollama ls` échoue, revenez à la page d’installation et de démarrage du système concerné. Un refus de connexion locale signifie généralement que l’application ou le service est arrêté ou écoute ailleurs ; vérifiez journaux et adresse au lieu d’exposer l’API sur le réseau. Si la réponse arrive en plusieurs lignes JSON, assurez-vous que la requête contient `"stream": false`. Si le modèle manque de mémoire ou devient trop lent, vérifiez `ollama ps` et choisissez une étiquette locale réellement plus petite dans la bibliothèque, puis refaites téléchargement, terminal et API avec cette seule étiquette. Toute étape non terminée reste non vérifiée.

Cet exercice local nécessite du matériel, de l’électricité et du stockage pour les téléchargements, mais ni clé API Ollama ni compte API payant. La licence du modèle peut limiter l’usage prévu. Les modèles cloud et clients tiers facultatifs ont leurs propres conditions et trajets de données. Pour une comparaison d’achat matériel plus poussée, consultez notre [guide des modèles locaux avec 128 Go](https://bigchange.ai/blog/run-local-models-128gb-memory-cost) ; pour une tâche de programmation distincte utilisant Ollama avec Claude Code, notre [guide d’un changement vérifié](https://bigchange.ai/blog/claude-code-local-ollama-checked-change-guide).

## Sources et lectures complémentaires

- [Démarrage rapide d’Ollama](https://docs.ollama.com/quickstart) explique l’installation, l’exemple local `gemma4:e2b` et la mémoire recommandée. Son exemple est une documentation, pas un test de votre machine.
- [Référence de la ligne de commande](https://docs.ollama.com/cli) répertorie les commandes actuelles `pull`, `run`, `ls`, `ps`, `stop`, `rm` et `serve` utilisées ici.
- [Introduction à l’API](https://docs.ollama.com/api/introduction) et [point d’accès de conversation](https://docs.ollama.com/api/chat) séparent les adresses locale et cloud et définissent la requête sans diffusion progressive et les champs de réponse.
- [FAQ](https://docs.ollama.com/faq) documente l’écoute en bouclage, le processeur utilisé, la désactivation du cloud et la vérification du journal.
- [Fiche Gemma 4 E2B](https://ollama.com/library/gemma4:e2b) fournit l’étiquette exacte actuelle, la taille et les informations de licence à vérifier avant téléchargement.

## Sources

- [Démarrage rapide d’Ollama](https://docs.ollama.com/quickstart) — Point d’entrée officiel d’installation et exemple local gemma4:e2b, avec pull, run, /bye, requête API et recommandation mémoire. Cela ne prouve ni l’adéquation du matériel du lecteur ni un résultat réel.
- [Référence de ligne de commande d’Ollama](https://docs.ollama.com/cli) — Commandes actuelles pull, run, ls, ps, stop, rm et serve. Aucun essai dans le terminal n’a été effectué pour cet article.
- [Introduction à l’API Ollama](https://docs.ollama.com/api/introduction) — Distingue les URL de base locale et cloud directe ainsi que l’accès local sans clé. Les serveurs locaux peuvent néanmoins utiliser les modèles cloud lorsque cette fonction est activée.
- [Point d’accès de conversation Ollama](https://docs.ollama.com/api/chat) — Définit la requête model/messages, la diffusion progressive par défaut, stream:false et les champs complets model, done et message.content. Cela ne prouve pas la réponse d’un lecteur.
- [FAQ Ollama](https://docs.ollama.com/faq) — Documente l’écoute en bouclage par défaut, le processeur utilisé, la configuration de désactivation du cloud, le redémarrage et l’indicateur du journal. Les autres applications clientes ont des trajets de données distincts.
- [Fiche Ollama Gemma 4 E2B](https://ollama.com/library/gemma4:e2b) — Fournit l’étiquette exacte d’exemple et les informations actuelles du modèle et de sa licence. Les lecteurs doivent vérifier taille actuelle, droits et capacité de leur machine avant le téléchargement.
- [Installation Ollama sous Windows](https://docs.ollama.com/windows) — Installation de plateforme, comportement de la ligne de commande et du serveur en arrière-plan, et emplacement du journal ; ne prouve pas la version installée chez le lecteur.
- [Installation Ollama sous macOS](https://docs.ollama.com/macos) — Installation de plateforme, comportement de l’application et de la ligne de commande, emplacement du journal ; ne prouve pas la version installée chez le lecteur.
- [Installation Ollama sous Linux](https://docs.ollama.com/linux) — Installation de plateforme, démarrage manuel ou par service et instructions de journal ; les lecteurs doivent suivre leur configuration réelle.