# NVIDIA NIM on WSL2

Les outils pour développeurs. Fiche « Apps et logiciels d'IA » de QUELLE IA, d'après les pages officielles (octobre 2026). Page : https://quelleia.com/logitheque/nim-pc/

## Télécharger

- Windows : Site de l'éditeur, https://docs.nvidia.com/nim/wsl2/latest/getting-started.html (Installateur NIMSetup.exe qui prépare WSL2 et l'accès au GPU, puis modèles en conteneurs ; Windows 11 23H2 ou plus récent, GeForce RTX 40 ou 50)

## En bref

NIM désigne les microservices de NVIDIA : des modèles d'IA livrés en conteneurs, optimisés avec TensorRT et accessibles par des API standard. Sur un PC Windows équipé d'une carte RTX, certains NIM tournent dans WSL2, le sous-système Linux de Windows, que prépare un installateur officiel. Ceux de génération d'images et de vidéos (FLUX, Stable Diffusion 3.5, Qwen-Image, Wan2.2) y sont proposés en bêta publique.

Pourquoi il est là : Un PC RTX fait tourner les mêmes conteneurs de modèles que NVIDIA déploie dans le cloud et les centres de données, avec la même API.

- Éditeur : NVIDIA, États-Unis
- Prix : Aucun prix indiqué sur les pages d'installation ; une clé d'API NGC personnelle est demandée
- Licence : code fermé
- Fonctionnement : En local. Les modèles tournent sur la carte graphique du PC dans WSL2 ; ils sont téléchargés depuis le catalogue NGC de NVIDIA avec la clé d'API.
- Systèmes : Windows

## À quoi ça sert

- Générer des images en local avec FLUX.1-dev, FLUX.1-schnell ou Stable Diffusion 3.5 Large par une API compatible OpenAI.
- Brancher des modèles NIM dans des outils comme AnythingLLM, ComfyUI, Langflow, CrewAI ou le Microsoft AI Toolkit.
- Mesurer les performances d'un modèle sur sa propre carte avec les outils de test décrits dans la documentation.

## Fonctions

- **Installateur WSL2** : Détecte et installe ce qu'il faut pour que WSL2 accède à la carte graphique, avec une distribution NVIDIA-Workbench ; l'installation manuelle reste possible avec Ubuntu 24.04, Podman et NVIDIA Container Toolkit.
- **Microservices conteneurisés** : Modèles optimisés d'avance avec TensorRT et TensorRT-LLM, accessibles par des API standard.
- **NIM d'images et de vidéos** : FLUX.1-dev, FLUX.1-Kontext-dev, FLUX.1-schnell, FLUX.2-klein, Stable Diffusion 3.5 Large, TRELLIS, Qwen-Image, Qwen-Image-Edit et Wan2.2, avec des API compatibles OpenAI.
- **Gestion de la mémoire vidéo** : Selon le NIM, les modèles se déchargent pour tenir dans la mémoire vidéo disponible.

## Pour qui

Les développeurs à l'aise avec Linux, les conteneurs et les API, qui veulent servir des modèles d'IA en local sur un PC Windows avec une carte GeForce RTX récente.

## Ce qu'il faut savoir

- Compte : Il faut une clé personnelle NGC, liée à un compte NVIDIA, pour télécharger les modèles depuis le catalogue NGC.
- Limites : La prise en charge de WSL par les NIM d'images et de vidéos est en bêta publique.
- Limites : Seuls certains NIM téléchargeables tournent sur PC, et certains demandent un matériel précis : à vérifier dans la documentation de chacun.
- Limites : Il faut activer la virtualisation dans le BIOS, et l'installation de WSL2 peut demander un redémarrage.
- À noter : Par défaut, WSL n'utilise que la moitié de la mémoire du PC ; NVIDIA explique comment relever cette limite avec un fichier .wslconfig.
- Configuration demandée par l'éditeur : Cartes GeForce RTX 40 et 50 ; Windows 11 23H2 ou plus récent ; au moins 12 Go de mémoire vive ; pilote NVIDIA 570 ou plus récent ; virtualisation activée dans le BIOS.

## Modèles

Les NIM d'images et de vidéos utilisables sous WSL reprennent des modèles ouverts de Black Forest Labs, Stability AI, Microsoft (TRELLIS), Alibaba (Qwen-Image) et Wan-AI.

- FLUX.1-dev
- FLUX.1-Kontext-dev
- FLUX.1-schnell
- FLUX.2-klein-4B
- Stable Diffusion 3.5 Large
- Qwen-Image
- Wan2.2
- TRELLIS

## Sur QUELLE IA

- [Les outils de code](https://quelleia.com/outils/) : Pour aller plus loin sur l'usage « pour les développeurs ».
- [Le classement du code](https://quelleia.com/classement/code/) : Pour aller plus loin sur l'usage « pour les développeurs ».
- [Quel modèle tient sur ma machine](https://quelleia.com/local/) : Pour aller plus loin sur l'usage « pour les développeurs ».
- [Les modèles qui tournent en local](https://quelleia.com/classement/locaux/) : Pour aller plus loin sur l'usage « ia locale sur ordinateur ».
- [Trouver mon modèle](https://quelleia.com/trouver/) : Pour aller plus loin sur l'usage « ia locale sur ordinateur ».
- [L'éditeur NVIDIA](https://quelleia.com/editeurs/nvidia/) : Ses modèles, leurs scores, ses abonnements.
- [Ollama & les modèles locaux](https://minilabai.com/guides/ollama-modeles-locaux/) : Servir un modèle local avec Ollama, sur une API compatible OpenAI et Anthropic que la plupart des agents de code savent appeler. Guide du même auteur que QUELLE IA.

## Sources

- https://docs.nvidia.com/nim/wsl2/latest/
- https://docs.nvidia.com/nim/visual-genai/latest/getting-started.html
- https://docs.nvidia.com/nim/wsl2/latest/getting-started.html
- https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/
- https://www.nvidia.com/fr-fr/about-nvidia/privacy-policy/
- https://assets.ngc.nvidia.com/products/api-catalog/rtx/NIMSetup.exe