Guide complet de configuration Ollama pour Verity Mod

Guide étape par étape pour configurer Ollama avec Verity Mod AI — installez Ollama, configurez des modèles d'IA locaux, optimisez les performances et résolvez les problèmes de connexion.

Pourquoi utiliser Ollama plutôt que l’IA par défaut ?

Verity Mod utilise par défaut l’API cloud de Ollama pour les réponses IA. Même si c’est pratique, utiliser Ollama vous apporte :

Confidentialité totale — L’IA tourne en local, aucune donnée ne quitte votre ordinateur
Pas besoin d’internet — Fonctionne hors ligne après l’installation initiale
Pas de limites d’API — Réponses illimitées, pas de restriction de fréquence
Modèles personnalisés — Utilisez n’importe quel LLM compatible
Latence plus faible — Réponses plus rapides sur du matériel puissant
Gratuit — Aucun coût d’API

Configuration système requise

Configuration minimale

RAM : 8 Go (16 Go recommandés)
Stockage : 5 Go d’espace libre (pour les fichiers de modèles)
CPU : Processeur multicœur moderne (Intel i5 / AMD Ryzen 5 ou supérieur)
OS : Windows 10+, macOS 12+ ou Linux (Ubuntu 20.04+)

Configuration recommandée pour de bonnes performances

RAM : 16 Go ou plus
GPU : NVIDIA avec 4 Go+ de VRAM (optionnel, mais nettement plus rapide)
Stockage : SSD (chargement des modèles plus rapide)
CPU : Intel i7 / AMD Ryzen 7 ou supérieur

Étape 1 : Installer Ollama

Installation sur Windows

Téléchargez Ollama depuis https://ollama.com/download
Lancez l’installateur (OllamaSetup.exe)
Suivez l’assistant d’installation
Ollama démarrera automatiquement

Vérifier l’installation :

ollama --version

Installation sur macOS

Téléchargez depuis https://ollama.com/download
Ouvrez le fichier .dmg
Glissez Ollama dans le dossier Applications
Lancez Ollama depuis Applications

Vérifier l’installation :

ollama --version

Installation sur Linux

Ubuntu / Debian :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Vérifier l’installation :

ollama --version

Étape 2 : Télécharger un modèle IA

Modèles recommandés pour Verity

Modèle	Taille	Vitesse	Qualité	Idéal pour
llama3.2:3b	2,0 Go	⚡⚡⚡	Bonne	Configs modestes
llama3.1:8b	4,7 Go	⚡⚡	Meilleure	Équilibré
mistral:7b	4,1 Go	⚡⚡	Bonne	Usage général
codellama:7b	3,8 Go	⚡⚡	Bonne	Réponses techniques
llama3.1:70b	40 Go	⚡	La meilleure	Configs puissantes

Télécharger votre premier modèle

Pour la plupart des utilisateurs (équilibre performance/qualité) :

ollama pull llama3.1:8b

Pour les configs modestes :

ollama pull llama3.2:3b

Pour les configs puissantes (qualité maximale) :

ollama pull llama3.1:70b

Voir les modèles téléchargés :

ollama list

Vous devriez voir votre modèle téléchargé dans la liste.

Étape 3 : Configurer Verity Mod pour utiliser Ollama

Trouver la configuration du mod

Ouvrez Minecraft
Chargez un monde avec Verity installé
Appuyez sur Esc pour ouvrir le menu
Allez dans Mods → Verity Mod → Config

Ou modifiez manuellement : .minecraft/config/verity.toml

Paramètres de configuration

# Paramètres du fournisseur IA
ai_provider = "ollama"  # Changer de "ollama" à "ollama"
ollama_url = "http://localhost:11434"  # Adresse par défaut d'Ollama
ollama_model = "llama3.1:8b"  # Nom du modèle téléchargé

# Paramètres de performance
ollama_timeout = 30000  # Timeout de 30 secondes (en millisecondes)
ollama_max_tokens = 150  # Longueur maximale de réponse
ollama_temperature = 0.7  # Créativité de la réponse (0.0-1.0)

# Paramètres de fallback
use_ollama_fallback = true  # Utiliser Ollama si Ollama échoue
ollama_api_key = ""  # Votre clé API Ollama (si vous utilisez le fallback)

Paramètres clés expliqués

ai_provider

"ollama" — Utiliser Ollama en local
"ollama" — Utiliser l’API cloud Ollama (par défaut)

ollama_model

Doit correspondre exactement au nom du modèle dans ollama list
Exemples : llama3.1:8b, llama3.2:3b, mistral:7b

ollama_temperature

0.0 — Réponses déterministes et cohérentes
0.7 — Créativité équilibrée (recommandé)
1.0 — Créativité maximale, moins prévisible

use_ollama_fallback

true — Si Ollama échoue, essayer Ollama (nécessite une clé API)
false — Utiliser uniquement Ollama, pas de fallback

Étape 4 : Démarrer le service Ollama

Windows

Ollama devrait démarrer automatiquement. Sinon :

# Démarrer le service Ollama
ollama serve

Gardez ce terminal ouvert pendant que vous jouez à Minecraft.

macOS

Ollama tourne comme un service en arrière-plan. Vérifiez qu’il est en cours d’exécution :

curl http://localhost:11434/api/tags

Cela devrait renvoyer un JSON avec vos modèles.

Linux

Démarrer le service Ollama :

# Démarrer le service
systemctl start ollama

# Activer le démarrage automatique au boot
systemctl enable ollama

# Vérifier le statut
systemctl status ollama

Étape 5 : Tester la connexion

Vérifier qu’Ollama fonctionne

curl http://localhost:11434/api/tags

Réponse attendue :

{
  "models": [
    {
      "name": "llama3.1:8b",
      "size": 4700000000,
      "digest": "..."
    }
  ]
}

Tester la réponse du modèle

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Hello, how are you?",
  "stream": false
}'

Cela devrait renvoyer un JSON avec la réponse de l’IA.

Tester dans Minecraft

Lancez Minecraft avec le mod Verity
Chargez un monde
Approchez-vous de l’entité Verity
Utilisez la commande de chat (ex : /verity hello)
Vous devriez recevoir une réponse d’Ollama

Optimisation des performances

Accélération GPU (NVIDIA)

Si vous avez un GPU NVIDIA, Ollama l’utilisera automatiquement. Vérification :

# Vérifier l'utilisation du GPU
nvidia-smi

Vous devriez voir le processus ollama utiliser la mémoire du GPU.

Forcer l’utilisation du GPU

Si Ollama n’utilise pas le GPU :

# Définir la variable d'environnement (Linux/macOS)
export OLLAMA_GPU_LAYERS=99

# Windows PowerShell
$env:OLLAMA_GPU_LAYERS="99"
ollama serve

Optimiser pour les configs modestes

Réduire la taille du modèle :

ollama pull llama3.2:3b

Limiter la fenêtre de contexte : Dans .minecraft/config/verity.toml :

ollama_max_tokens = 100  # Réponses plus courtes
ollama_temperature = 0.5  # Moins de traitement

Fermer les applications en arrière-plan :

Navigateurs web (surtout Chrome)
Lecteurs vidéo
Autres jeux

Optimiser pour les configs puissantes

Utiliser un modèle plus gros :

ollama pull llama3.1:70b

Augmenter le contexte :

ollama_max_tokens = 300  # Réponses plus longues
ollama_temperature = 0.8  # Plus créatif

Activer le streaming :

ollama_stream = true  # Afficher la réponse au fur et à mesure de sa génération

Résolution des problèmes Ollama

Erreur : « Connection refused »

Cause : Le service Ollama n’est pas démarré

Solution :

# Démarrer Ollama
ollama serve

# Ou sur Linux
systemctl start ollama

Erreur : « Model not found »

Cause : Le nom du modèle ne correspond pas

Solution :

# Lister les modèles disponibles
ollama list

# Mettre à jour la configuration avec le nom exact du modèle
# Exemple : llama3.1:8b (pas llama3.1 ni llama3)

Erreur : « Timeout »

Cause : Modèle trop gros ou système trop lent

Solution :

Utilisez un modèle plus petit : ollama pull llama3.2:3b
Augmentez le timeout dans la configuration : ollama_timeout = 60000
Fermez les applications en arrière-plan
Allouez plus de RAM à Minecraft

Problème : Réponses très lentes

Cause : Utilisation du CPU au lieu du GPU

Solution :

Vérifiez le GPU : nvidia-smi (devrait afficher le processus ollama)
Mettez à jour les pilotes GPU
Définissez les couches GPU : export OLLAMA_GPU_LAYERS=99
Utilisez un modèle plus petit

Problème : Erreurs de mémoire insuffisante

Cause : Modèle trop gros pour la RAM disponible

Solution :

Utilisez un modèle plus petit
Fermez les applications en arrière-plan
Augmentez l’espace de swap du système (Linux)
Ajoutez de la RAM

Configuration avancée

Modèles personnalisés

Créez un modèle personnalisé avec une personnalité spécifique :

# Créer le Modelfile
cat > VerityCustom <<EOF
FROM llama3.1:8b
SYSTEM "You are Verity, a helpful AI companion in Minecraft. Keep responses brief and friendly."
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 2048
EOF

# Construire le modèle personnalisé
ollama create verity-custom -f VerityCustom

# Utiliser dans Minecraft
# Définir ollama_model = "verity-custom" dans la configuration

Modèles multiples

Passez d’un modèle à l’autre facilement :

# Télécharger plusieurs modèles
ollama pull llama3.1:8b
ollama pull mistral:7b
ollama pull codellama:7b

# Lister tous les modèles
ollama list

# Changer dans la configuration Minecraft
# Il suffit de modifier le paramètre ollama_model

Configuration réseau

Changer le port d’Ollama :

# Définir un port personnalisé
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080
ollama serve

Puis mettez à jour la configuration Minecraft :

ollama_url = "http://localhost:8080"

Autoriser les connexions à distance :

# Autoriser les connexions depuis d'autres appareils
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
ollama serve

Comparaison : Ollama vs Ollama

Fonctionnalité	Ollama (local)	Ollama (cloud)
Confidentialité	Totale	Données envoyées au cloud
Internet	Pas nécessaire	Nécessaire
Coût	Gratuit	Niveau gratuit, puis payant
Vitesse	⚡ Dépend du matériel	⚡⚡⚡ Très rapide
Qualité	Bonne	Excellente
Configuration	Complexe	Simple
Fiabilité	Toujours disponible	⚠️ Pannes d’API possibles
Personnalisation	Contrôle total	Limitée

Bonnes pratiques

Commencez avec des modèles plus petits — Testez avec llama3.2:3b avant d’essayer les plus gros
Surveillez les ressources système — Gardez un œil sur l’utilisation de la RAM et du CPU
Gardez les modèles à jour — Exécutez ollama pull [modèle] régulièrement
Sauvegardez vos configurations — Conservez vos paramètres verity.toml
Testez hors ligne — Vérifiez qu’Ollama fonctionne sans internet
Utilisez le GPU si disponible — Réponses nettement plus rapides
Ajustez la température — Plus basse pour la cohérence, plus haute pour la créativité

Obtenir de l’aide

Documentation Ollama

Docs officiels : https://ollama.com/docs
GitHub : https://github.com/ollama/ollama
Discord : https://discord.gg/ollama

Support Verity Mod

Issues GitHub : https://github.com/varmint/Verity/issues
Consultez le guide de dépannage

Ressources communautaires

Reddit : r/Ollama
Forums Minecraft
Tutoriels YouTube

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Dernière mise à jour : 2026-07-26 | Testé avec Ollama v0.3.0 et Verity Mod v1.0.0