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Déployer Qwen3.8-27B comme agent de codage local passe par un enchaînement de trois commandes avec Ollama et OpenCode. Le modèle packagé par Ollama pèse environ 18 Go et peut tenir entièrement sur un GPU à partir de 24 Go de VRAM, avec la possibilité de décharger en RAM (32 Go recommandés) si nécessaire. L’installation consiste à poser Ollama, démarrer son serveur pour récupérer le modèle, puis lancer OpenCode avec Qwen3.8-27B déjà sélectionné.
Pour tenir sur le GPU, 24 Go de VRAM sont visés et 32 Go de RAM sont recommandés
Le modèle Qwen3.8-27B packagé par Ollama pèse environ 18 Go. À cette taille, il peut résider entièrement dans la VRAM d’un GPU doté de 24 Go, en conservant une marge pour le contexte et les frais d’exécution. En pratique, 24 Go de VRAM sont donnés comme objectif pour conserver la majorité, voire la totalité, du modèle sur le GPU. L’augmentation de la fenêtre de contexte exige davantage de mémoire. Si la VRAM ne suffit pas, Ollama peut répartir les poids entre VRAM et RAM système : ce mode reste fonctionnel mais entraîne une génération plus lente. Un plancher de 32 Go de RAM système est recommandé, surtout lorsque des portions du modèle sont déchargées du GPU. L’exemple de référence utilise une RTX 3090 avec 24 Go de VRAM. La démarche décrite cible des débutants et des utilisateurs non techniques, tandis que certains privilégient llama.cpp pour un contrôle plus fin de l’inférence, de la performance ou de la quantification.
Trois commandes installent Ollama, récupèrent le modèle et lancent OpenCode
La procédure tient en trois lignes exécutées dans un terminal. Ollama s’installe d’abord via la commande fournie par l’éditeur. Ensuite, le serveur Ollama se lance en arrière-plan et le modèle Qwen3.8-27B est téléchargé en local ; cette étape démarre le service puis récupère les fichiers du modèle, et il est utile de garder le terminal ouvert pour suivre les journaux. Enfin, OpenCode est lancé avec Qwen3.8-27B déjà sélectionné ; si l’outil n’est pas présent, Ollama propose de l’installer puis ouvre son interface avec le modèle prêt à l’emploi.
Ollama sert le modèle et OpenCode fournit l’environnement agentique
Une fois en place, Ollama gère localement le modèle tandis qu’OpenCode fournit l’environnement de travail agentique. L’utilisateur peut alors soumettre des tâches de codage. Lors de la première requête, un temps de chargement intervient, le modèle étant amené en mémoire ; ce comportement se visualise dans le terminal où tourne le serveur. Un contrôle rapide de l’usage du GPU fait partie des vérifications possibles dans ce flux.
La procédure simplifie une mise en place autrefois plus lourde
Mettre en service un grand modèle en agent de codage local impliquait jusqu’ici la création de serveurs d’inférence, la configuration de points de terminaison et l’assemblage manuel des composants. Le trio Qwen3.8-27B, Ollama et OpenCode est présenté comme une approche plus directe qui condense ce parcours en quelques commandes.
