Ollama : installer un LLM local sur Linux pour expliquer et corriger des commandes Bash

Difficulté

Facile

Vous pouvez installer Ollama sur Linux, télécharger un modèle local et lui demander d’expliquer, corriger ou générer des commandes Bash sans passer par un service cloud si vous restez sur l’API locale. La base pratique est simple : Ollama écoute par défaut sur 127.0.0.1:11434, et l’endpoint documenté pour le chat local est http://localhost:11434/api/chat.

Ce guide montre l’installation officielle, l’activation en service systemd, le durcissement du mode local et un exemple concret pour travailler vos commandes Bash pas à pas.

Prérequis

• Un Linux avec accès au terminal.
• Les droits nécessaires pour lancer des commandes avec sudo si vous installez ou configurez le service système.
• Une connexion réseau pour télécharger Ollama et un modèle la première fois.

Matériel nécessaire

• Terminal Linux
• curl
• sudo

Étapes

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   Installer Ollama avec la méthode officielle

   Installez Ollama avec la commande d’installation Linux publiée par le projet :

   curl -fsSL  | sh

   Vérifiez ensuite que le binaire est bien présent :

   ollama -v

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   Extraire manuellement l’archive si vous préférez une installation explicite

   Pour Linux amd64, la documentation officielle indique cette installation manuelle :

   curl -fsSL  | sudo tar x -C /usr

   Démarrez ensuite le serveur puis contrôlez la version :

   ollama serve

   ollama -v

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   Choisir une version précise si vous devez figer l’installation

   Si vous ne voulez pas installer la version courante, utilisez la variable OLLAMA_VERSION comme le documente Ollama :

   curl -fsSL  | OLLAMA_VERSION=0.5.7 sh

   Les numéros de version sont à récupérer sur la page officielle des releases.

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   Activer le service systemd pour lancer Ollama au démarrage

   La documentation Linux recommande de l’ajouter comme service systemd. Après création de l’utilisateur ollama et du fichier /etc/systemd/system/ollama.service selon la doc officielle, activez le service :

   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl enable ollama
   sudo systemctl start ollama

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   Forcer un usage local avec les variables utiles

   Pour un usage strictement local, gardez l’hôte sur 127.0.0.1:11434 et désactivez les fonctions cloud si besoin. La méthode officielle sous systemd est :

   sudo systemctl edit ollama.service

   Ajoutez ensuite :

   [Service]
   Environment="OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434"
   Environment="OLLAMA_NO_CLOUD=1"

   Puis rechargez et redémarrez le service :

   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl restart ollama

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   Télécharger un modèle orienté code pour le Bash

   Les pages officielles de la bibliothèque confirment la disponibilité de modèles orientés code comme qwen2.5-coder:3b et qwen3-coder:30b. Pour télécharger puis lancer un modèle local, exécutez par exemple :

   ollama run qwen2.5-coder:3b

   Ou, si votre machine supporte un modèle plus lourd :

   ollama run qwen3-coder:30b

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   Interroger l’API locale pour expliquer une commande Bash

   L’API locale documentée utilise http://localhost:11434/api/chat et ne demande pas d’en-tête d’autorisation. Voici un exemple minimal pour demander une explication pas à pas :

   curl  \
     -d '{
       "model": "qwen2.5-coder:3b",
       "messages": [
         {
           "role": "user",
           "content": "Explique pas à pas cette commande Bash : find /var/log -type f | wc -l"
         }
       ]
     }'

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   Demander des corrections et des générations de commandes plus sûres

   Une fois le modèle lancé, formulez des demandes précises dans le terminal ou via l’API locale. Par exemple : « Corrige cette commande Bash et explique chaque correction » ou « Génère une commande Bash sûre pour lister les fichiers modifiés aujourd’hui, puis détaille chaque option ».

   Ajoutez toujours le contexte utile : shell visé, dossier de travail, sortie attendue et contraintes de sécurité. Vous obtiendrez des réponses plus exploitables et plus faciles à vérifier.

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   Vérifier l’usage du GPU si vous voulez accélérer l’inférence

   La documentation Linux d’Ollama mentionne le support NVIDIA avec vérification via nvidia-smi. Pour AMD, un paquet ROCm séparé est prévu : ollama-linux-amd64-rocm.tar.zst.

   La documentation recommande aussi le dernier pilote AMD Linux pour le meilleur support ROCm.

Erreurs fréquentes & dépannage

• Utiliser ollama.com au lieu de localhost:11434 alors que vous cherchez un usage local.
• Supposer que “local” signifie automatiquement “aucun trafic réseau possible” sans vérification complémentaire.
• Choisir un modèle trop lourd pour la machine, puis conclure à tort qu’Ollama ne fonctionne pas.
• Modifier les variables d’environnement du service sans exécuter sudo systemctl daemon-reload puis sudo systemctl restart ollama.

Astuces & pour aller plus loin

Si vous utilisez souvent le même prompt, conservez un fichier JSON prêt à l’emploi pour vos appels à /api/chat. Vous gagnerez du temps et garderez des demandes homogènes pour comparer les réponses.

Si vous voulez déplacer le stockage des modèles, utilisez OLLAMA_MODELS plutôt que des copies manuelles. Le comportement est prévu par la configuration officielle.

Questions fréquentes

Ollama envoie-t-il forcément mes données en ligne ?

Les sources officielles vérifiées confirment un usage local via localhost:11434 avec des modèles téléchargés localement, ainsi qu’une variable OLLAMA_NO_CLOUD pour désactiver des fonctions cloud comme la remote inference et la web search. En revanche, elles ne suffisent pas à prouver à elles seules un “zéro trafic réseau en toutes circonstances” sans audit réseau complet.

Où sont stockés les modèles sur Linux ?

Le chemin par défaut documenté dans la configuration officielle est $HOME/.ollama/models. Vous pouvez le modifier avec la variable OLLAMA_MODELS.

Quel modèle choisir pour travailler des commandes Bash ?

Les sources officielles consultées confirment la disponibilité de modèles orientés code comme qwen2.5-coder:3b et qwen3-coder:30b. Elles ne désignent pas un meilleur choix unique pour Bash sous Linux.

Conclusion

Pour rester au plus près d’un usage local vérifié, retenez cette séquence : installez Ollama, activez le service, fixez OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434, ajoutez OLLAMA_NO_CLOUD=1 si besoin, puis lancez un modèle comme qwen2.5-coder:3b. Ensuite, interrogez uniquement http://localhost:11434/api/chat pour faire expliquer, corriger et générer vos commandes Bash pas à pas.