Votre IA. Sur votre PC. Sous votre contrôle.

Un poste de calcul haute performance pour déployer des modèles d'IA, exploiter vos connaissances et connecter vos outils, tout en gardant vos données dans votre environnement.

Composante	Configuration
GPU (x2)	2x GeForce RTX 5070 Ti 16GB GDDR6X
Processeur	AMD Ryzen 9 9950X
Carte mère	ASUS ProArt X870E-Creator WiFi
Mémoire	G.SKILL Flare X5 Series DDR5 RAM (AMD Expo) 64 Go (2 x 32 Go) 6000 MT/s
Stockage principal	Samsung 990 Pro 2 To NVMe M.2
Alimentation	Corsair HX1500i 1500W 80+ Platinum
Refroidissement	ARCTIC Liquid Freezer III 360 AIO
Boîtier	Fractal Design Torrent White

Une fondation prête pour l'IA d'entreprise

Le PC IA est conçu pour transformer vos documents et systèmes internes en un environnement d'assistance intelligent, sans dépendre exclusivement d'un service infonuagique.

Données maîtrisées

Vos connaissances restent dans votre environnement, avec une base vectorielle et des contrôles adaptés à votre organisation.

Modèles locaux

Déployez des modèles ouverts performants pour les assistants, la recherche documentaire et l'automatisation.

Connecté à vos outils

Ajoutez des connecteurs RAG, l'authentification vocale et les intégrations nécessaires à vos processus.

Listes des modèles d'IA supportés par le PC IA Persisto.

1. Modèles exécutés à 100% sur la VRAM (Inférence ultra-rapide ⚡)

Ces modèles s'insèrent entièrement dans les 32 Go de VRAM de vos deux cartes graphiques. La vitesse de génération sera extrêmement élevée (généralement entre 40 et 80+ tokens/seconde selon la taille).

Modèles de taille intermédiaire non quantifiés (précision d'origine FP16/BF16) :
- Llama 3.1 / 3.2 (8B), Mistral (7B), Phi-4 (14B), Qwen 2.5 (7B ou 14B).
- Pourquoi c'est génial : Vous pouvez les charger en précision maximale sans aucune perte de qualité en répartissant le modèle sur vos deux GPU (environ 16-28 Go de VRAM requis).
Grands modèles quantifiés (quantification Q4, Q5 ou Q6, GGUF/EXL2)
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ou Qwen 2.5 (32B / Coder-32B) : En version quantifiée à 4 ou 5 bits (Q4_K_M ou Q5_K_M), ces modèles occupent environ 20 à 24 Go de VRAM. Ils tourneront à pleine vitesse avec assez de place pour un grand contexte de discussion (KV Cache).
- Gemma 2 (27B) : Très performant, il tourne parfaitement en Q5 ou Q8 sur votre configuration.

Performance du système
Précision / Format d'IA	Usage principal en IA	Puissance totale de la machine (TOPS)
INT4 / FP4	Modèles ultra-quantifiés, inférence rapide sur grand LLM	~3850 à 4000+ TOPS
INT8 / FP8	Inférence standard, RAG, vision, embeddings	~1950 à 2000+ TOPS
FP16 / BF16	Entraînement léger, Fine-tuning (LoRA), RAG complexe	~950 à 1000 TFLOPS