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  "companyNews": [],
  "usageGuide": {
    "facts": [
      {
        "key": "limits",
        "label": "Avant de commencer",
        "text": "Code sous MIT ; poids, moteurs et dépendances ont leurs licences. Préparation initiale : réseau et stockage possibles. Matériel ou cloud restent à financer ; les outils externes peuvent transmettre des données malgré l’auto-hébergement.",
        "sourceUrls": [
          "https://github.com/mudler/LocalAI/blob/master/LICENSE",
          "https://github.com/mudler/LocalAI/blob/master/README.md"
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  "language": "fr",
  "name": "LocalAI",
  "originalName": "LocalAI",
  "library": "tools",
  "category": "Développement IA",
  "categoryKey": "模型开发",
  "categoryKeys": [
    "模型开发"
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  "categories": [
    "Développement IA"
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  "entryPoints": [],
  "summary": "Déployez l’inférence multimodale dans votre environnement avec API compatibles et moteurs de modèles.",
  "introduction": "LocalAI est un moteur d’inférence auto-hébergé pour langage, vision, voix et images via API. Installez les moteurs nécessaires, comme llama.cpp ou vLLM, et configurez modèles, authentification, quotas et outils. Il sert des modèles, sans constituer une famille indépendante. Compatibilité et contraintes de mémoire, vitesse ou matériel dépendent du moteur et de la tâche, même avec le CPU.",
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  "company": {
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  "officialUrl": "https://localai.io/",
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