AirLLM : lancer ton premier gros modèle, étape par étapeCe qu'il faut installer, la ligne qui charge le modèle, et les deux contraintes à anticiper avant de commencer.

1. Point 1Installe le paquet : pip install airllm.
2. Point 2Charge un modèle en une ligne avec son identifiant Hugging Face : AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen3-32B").
3. Point 3Exemples annoncés par le dépôt : DeepSeek-V3 (671 milliards) autour de 12 Go, Qwen3-235B autour de 3 Go, Kimi K3 (2,8 billions) sous 4 Go.
4. Point 4Prévois de la place : le modèle est d'abord découpé et sauvegardé couche par couche dans le cache Hugging Face.
5. Point 5Le dépôt propose aussi une compression par blocs, annoncée jusqu'à 3 fois plus rapide, avec une perte de précision presque négligeable.
6. Point 6Attends-toi à de la lenteur : chaque couche est relue depuis le disque.

Un paquet, une ligne pour charger le modèle, et du disque libre.