Marre des limites d'API d'Anthropic ? Découvrez comment faire tourner l'infrastructure de Claude Code gratuitement et hors-ligne sur votre machine grâce à Ollama.
L'arrivée de Claude Code, l'outil CLI ultra-puissant d'Anthropic pour coder directement depuis son terminal, a révolutionné notre façon de travailler. Seul bémol : l'utilisation intensive de l'API d'Anthropic peut rapidement coûter cher, sans parler des limites de requêtes quotidiennes.
Et si je vous disais qu'il est possible de profiter de la puissance de Claude Code gratuitement, de manière illimitée et 100% hors-ligne ?
📺 Le tutoriel complet en vidéo
Si vous préférez le format vidéo ou si vous voulez voir la démo en temps réel, voici le guide pas-à -pas en images :
Pourquoi passer Claude Code en local ?
Faire tourner un LLM (Large Language Model) en local présente trois énormes avantages :
Zéro coût : Pas d'abonnement Claude Pro, pas de facturation d'API chez Anthropic. C'est gratuit à vie.
Confidentialité totale : Votre code ne quitte jamais votre machine. Idéal si vous travaillez sur des projets sensibles ou propriétaires.
Pas de connexion requise : Vous pouvez coder dans le train, l'avion ou au fond des bois, sans aucune coupure.
Étape 1 : Installer Ollama sur votre machine
Ollama est l'outil indispensable pour faire tourner des modèles d'IA open-source localement en toute simplicité.
Rendez-vous sur le site officiel ollama.com.
Téléchargez la version correspondant à votre système d'exploitation (macOS, Windows ou Linux).
Installez et lancez l'application.
Étape 2 : Télécharger le meilleur modèle pour le code (Qwen)
Pour que Claude Code soit efficace, il lui faut un modèle entraîné spécifiquement pour la programmation. Le meilleur compromis actuel est Qwen 2.5 Coder (ou Qwen 3 Coder selon la version que vous préférez).
Ouvrez votre terminal et tapez la commande suivante pour récupérer le modèle :
ollama pull qwen2.5-coder:7b
(Note : Si vous avez une machine très puissante avec beaucoup de VRAM, vous pouvez opter pour la version plus lourde de 32B ou plus, mais la version 7B ou 14B est déjà bluffante et tourne de manière fluide sur la plupart des ordinateurs récents).
Pour vérifier que l'installation s'est bien déroulée, vous pouvez tester le modèle directement dans votre terminal :
ollama run qwen2.5-coder:7b
Étape 3 : Installer l'outil Claude Code
MĂŞme si nous n'utilisons pas les serveurs d'Anthropic, nous avons besoin de l'utilitaire en ligne de commande de Claude Code. Installez-le globalement via npm :
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Étape 4 : Connecter Claude code à votre Ollama local
C'est ici que la magie opère. Nous allons demander à Claude Code de ne pas appeler l'API cloud, mais de communiquer directement avec notre instance Ollama locale.
Exécutez cette commande dans votre terminal :
claude-code --api-url http://localhost:11434/v1 --model qwen2.5-coder:7b
Et voilà ! Vous êtes maintenant à l'intérieur de l'interface Claude Code. L'outil a accès à vos fichiers locaux, peut lire, écrire et exécuter des commandes, le tout propulsé gratuitement par votre carte graphique.
🛠️ Quelques conseils pour optimiser vos performances
Fermez les applications lourdes : Faire tourner un LLM local consomme pas mal de ressources (VRAM/RAM). Pensez à fermer vos dizaines d'onglets Chrome ou vos applications gourmandes en arrière-plan pendant vos sessions de dev intense.
Le compromis vitesse/intelligence : Si vous trouvez que le modèle est trop lent à répondre, essayez une version quantifiée plus légère (ex: 1.5b ou 3b au lieu de 7b).
Dites-moi ce que vous en pensez !
Avez-vous réussi à faire l'installation ? Quel modèle utilisez-vous pour coder en local au quotidien ?
N'hésitez pas à poser vos questions ou à partager vos retours d'expérience dans l'espace commentaires ci-dessous ou directement sous la vidéo YouTube ! 👇
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