Meera : Un assistant IA entièrement hors ligne pour Linux Gnome basé sur Qwen3.5-2B
Meera est un assistant IA local pour le bureau Linux Gnome qui fonctionne entièrement hors ligne. Construit par un ingénieur matériel novice en développement logiciel, il utilise Cursor (codage assisté par IA) et est conçu pour fonctionner sur du matériel modeste. L'installateur configure llama-cpp et télécharge le modèle — aucune dépendance au cloud.
Détails clés de l'architecture
- Modèle principal : Qwen3.5-2B-Q4_K_M (1,2 Go, ~2B paramètres)
- Moteur d'inférence : llama-cpp avec backend Vulkan (détection automatique du GPU : Nvidia/AMD/Intel/iGPU)
- Sélection d'outils : Un deuxième modèle d'embedding minuscule sélectionne les outils les plus proches et les fragments RAG au lieu d'intégrer tous les schémas d'outils dans le prompt — essentiel pour la fiabilité avec les petits modèles
- Matériel testé : Ubuntu 24.04 + RTX 5090 (bureau), Fedora Silverblue + Intel i3 (portable) — suffisamment rapide sur les deux
Ce que Meera peut faire
Exemples d'appels d'outils (issus de la source) :
- Ajouter une réunion d'équipe demain à 10h au calendrier
- Me rappeler d'envoyer un e-mail à quelqu'un dans 30 minutes
- Contrôle du volume, de la luminosité, du Wi-Fi
- Passer en mode sombre/clair, activer/désactiver la veilleuse
- Chercher et ouvrir le fichier "project_description" dans Documents
- Vérifier quels processus utilisent trop de CPU
- Vérifier les mises à jour de paquets
Pour les nouveaux utilisateurs Linux :
- Recommander un logiciel pour une tâche donnée
- Expliquer l'utilisation de grep/sed/awk
- Fournir des commandes pour compresser/décompresser des fichiers zip/tar
Structure du dépôt et personnalisation
Le dépôt GitHub (actuellement utile seulement sur Linux) fournit une architecture documentée dans le wiki. Les utilisateurs non-Linux peuvent réutiliser le code — seuls les répertoires tools et rag_data nécessitent des modifications. Le modèle peut être remplacé par un plus grand.
GitHub : achinivar/meera
L'auteur prévoit d'ajouter la conversion voix-texte et texte-parole prochainement. Les bugs et idées d'outils sont les bienvenus via les issues GitHub ou les commentaires.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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