Un prompt avec des balises pour la G·IA.
Pourquoi ce prompt, simplement je le fais fonctionner sur Ollama et PHI4 sans accès au Web.
Et cela fonctionne.
Lancement d’Ollama ollama launch
23 janvier 2026
Si vous souhaitez utiliser Ollama avec OpenCode, ou peut-être lancer un projet en combinant les deux, voici quelques conseils généraux :
Comprendre Ollama et OpenCode :
1. **Ollama** :
- Réfère généralement à des outils ou plateformes pour exécuter de grands modèles de langage (LLM). Cela pourrait être associé à la gestion ou au déploiement de tels modèles.
2. **OpenCode** :
- Pourrait faire référence à des dépôts de code open-source, projets ou plateformes qui facilitent le partage et la collaboration en développement logiciel.
Étapes pour lancer un projet
1. **Définir votre objectif** :
- Décrivez clairement ce que vous souhaitez réaliser en intégrant Ollama avec OpenCode. Cherchez-vous à déployer un LLM pour la génération de code, l'analyse, ou autre chose ?
2. **Rechercher les outils** :
- Explorez les outils et plateformes spécifiques d'Ollama et OpenCode. Cela pourrait impliquer des recherches sur les dépôts GitHub, la documentation ou les forums communautaires.
3. **Configurer votre environnement** :
- Assurez-vous d'avoir l'environnement nécessaire pour exécuter les modèles Ollama. Cela peut inclure le déploiement de serveurs, la configuration des dépendances logicielles, etc.
- Si vous utilisez un service cloud, assurez-vous de comprendre les coûts et les exigences en ressources.
4. **Intégrer avec OpenCode** :
- Identifiez comment votre projet interagira avec OpenCode. Contribuera-t-il du code à un dépôt open-source ? Ou s'appuiera-t-il sur des projets open-source existants ?
5. **Développer votre projet** :
- Commencez le codage. Utilisez Ollama pour les tâches de modèles de langage et assurez-vous que tout est compatible avec les composants open source que vous utilisez.
6. **Test et itération** :
- Testez minutieusement votre intégration. Recherchez des bugs, des problèmes de performance ou des domaines à améliorer.
- Itérez en fonction des retours et des résultats des tests.
7. **Déploiement** :
- Une fois satisfait, déployez votre projet. Assurez-vous qu'il est évolutif et sécurisé.
8. **Documentation et partage** :
- Documentez votre processus et vos résultats. Si applicable, partagez votre travail avec la communauté via des plateformes comme GitHub ou des forums en ligne.
9. **Engagement communautaire** :
- Interagissez avec les communautés Ollama et OpenCode pour obtenir du support, des opportunités de collaboration et rester informé des nouvelles développements.
Considérations
- **Licence** : Assurez-vous de respecter toutes les licences associées aux projets open-source.
- **Sécurité** : Mettez en œuvre les meilleures pratiques de sécurité, surtout si vous gérez des données sensibles.
- **Évolutivité** : Concevez votre solution pour gérer une croissance potentielle en utilisateurs ou volume de données.
ollama launch est une nouvelle commande qui configure et exécute vos outils de codage préférés comme Claude Code, OpenCode et Codex avec des modèles locaux ou cloud. Aucune variable d’environnement ni fichier de configuration n’est nécessaire.
Commencez
Téléchargez Ollama v0.15+, puis ouvrez un terminal et exécutez :
# ~23 GB VRAM required with 64000 tokens context length
ollama pull glm-4.7-flash
# or use a cloud model (with full context length)
ollama pull glm-4.7:cloud
Configuration d’une commande
Code Claude :
ollama launch claude
OpenCode :
ollama launch opencode
This will guide you to select models and launch your chosen integration. No environment variables or config files needed.
Supported integrations
- Claude Code
- OpenCode
- Codex
- Droid
Recommended models for coding
Note: Coding tools work best with a full context length. Update the context length in Ollama’s settings to at least 64000 tokens. See the context length documentation on how to make changes.
Local models:
glm-4.7-flashqwen3-codergpt-oss:20b
Cloud models:
glm-4.7:cloudminimax-m2.1:cloudgpt-oss:120b-cloudqwen3-coder:480b-cloud
Extended coding sessions
If you have trouble running these models locally, Ollama also offers a cloud service with hosted models that has full context length and generous limits even at the free tier.
With this update Ollama now offers more usage and an extended 5-hour coding session window. See ollama.com/pricing for details.
Configure only
To configure a tool without launching it immediately:
ollama launch opencode --configollama/ollama: Get up and running with OpenAI GLM-4.7, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other models.https://github.com/ollama/ollama/blob/main/README.mdhttps://github.com/ollama 
Context length - Ollama https://docs.ollama.com/context-length
Pas possible avec PHI4
Mieux avec Mistral
Le service est :
■ We're currently experiencing high demand, which may cause temporary errors.
