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Le message « Modèle non trouvé » d’AnythingLLM avec Ollama : cinq solutions pour résoudre le problème.

Les listes déroulantes vides et les incohérences de balises sont généralement dues à des problèmes de connexion HTTP entre AnythingLLM et Ollama, et non à des poids corrompus. Suivez la liste de contrôle de haut en bas.

2351 mots

AnythingLLM indique « modèle non trouvé » — cinq solutions pour les problèmes de plomberie

ollama list montre que les poids du modèle sont bien enregistrés sur le disque.

Cette incohérence n’est généralement pas due à un téléchargement corrompu. AnythingLLM communique avec Ollama via HTTP. Presque tous les cas difficiles se résument à l’un des cinq problèmes de connexion ou de nommage entre deux processus locaux.

Les notes ci-dessous ont été rédigées en se basant sur les versions Ollama 0,32.x : symptôme, cause, solution, classées selon la fréquence à laquelle chacune constitue réellement le problème.

Points clés

  • Par défaut, Ollama n’écoute que sur 127.0.0.1:11434, c’est pourquoi un AnythingLLM exécuté en Docker ne parvient souvent pas à le détecter.
  • Dans un conteneur, localhost fait référence au conteneur lui-même — utilisez plutôt http://host.docker.internal:11434 (ou le routeur du hôte).
  • L’erreur littérale « modèle non trouvé » est souvent due à une incompatibilité de tags (llama3 vs llama3.1:8b).
  • Le chat peut fonctionner tandis que les téléchargements échouent si le modèle embedding n’a jamais été téléchargé.

    • Identifiez d’abord le symptôme :

    Symptôme Cause probable
    Menu déroulant vide / chargement infini Ollama indisponible ou URL de base incorrecte (Docker)
    Avertissement « modèle non trouvé » au milieu de la conversation Incompatibilité de tags
    Chat fonctionnel, mais téléchargement du document échoué Outil d’incorporation manquant
    Noms corrects, mais délais d’attente Pression mémoire

    Vérifications à effectuer :

    1. curl http://127.0.0.1:11434 — pas de réponse → Cause 1.
    2. ollama list — correspondance exacte du nom ? sinon Cause 3.
    3. AnythingLLM dans Docker avec une liste déroulante vide → Cause 2 (URL de base).
    4. Seules les téléchargements échouent → Cause 4 (outil d’incorporation).
    5. Problèmes persistants sous charge → Cause 5 (RAM/VRAM).

    Cause 1 — Ollama n’est pas en cours d’exécution (ou ne réagit pas)

    Démarrez le serveur et vérifiez l’API :

    # Start the server (foreground; leave it running)
ollama serve
# In another terminal, prove it's alive curl http://127.0.0.1:11434
# -> "Ollama is running"

    Vérifiez l’adresse d’écoute :

    lsof -nP -iTCP:11434 -sTCP:LISTEN # ollama ... TCP 127.0.0.1:11434 (LISTEN)

    Si rien n’écoute sur le port 11434, AnythingLLM ne peut pas lister les modèles. Lancez l’application/service, attendez que l’API réponde, puis mettez à jour la liste déroulante des modèles d’AnythingLLM.

    Cause 2 — AnythingLLM Dockerisé ne peut pas atteindre Ollama sur l’hôte

    La connexion par défaut d’Ollama ne fonctionne qu’en boucle locale. Les conteneurs ne pourront pas voir 127.0.0.1 sur l’hôte. Exposez Ollama via l’interface LAN si nécessaire :

    # macOS: expose Ollama on the network, then restart the app
launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0:11434"
# Linux (systemd): add to the service override, then reload + restart
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

    Dirigez l’URL de base d’Ollama d’AnythingLLM vers le gateway de l’hôte, par exemple lors du démarrage du conteneur de l’interface utilisateur :

    docker run -d -p 3001:3001 \ --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ -v ~/anythingllm:/app/server/storage \ mintplexlabs/anythingllm

    Sous Linux, --add-host=host.docker.internal:host-gateway (ou l’IP du gateway du pont Docker) constitue généralement la solution. Après avoir modifié l’URL, rouvrez les paramètres et rechargez les modèles.

    Cause 3 — Mismatch de tag

    L’API est sensible aux strings exacts. Si l’interface utilisateur demande mistral mais que vous ne disposez que de mistral:7b-instruct, la conversation échoue en cours de route.

    Faites la liste de ce que vous avez réellement :

    ollama list
# NAME ID SIZE MODIFIED
# llama3.1:8b 46e0c10c039e 4.9 GB 2 months ago
# qwen3:8b 500a1f067a9f 5.2 GB 5 months ago

    Soit téléchargez le tag attendu par AnythingLLM, soit modifiez l’interface utilisateur pour utiliser un nom exact de cette liste. Vérifiez avec une appel de chat brut :

    curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"mistral","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'
# {"error":"model 'mistral' not found"}
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"llama3","prompt":"hi"}'
# {"error":"model 'llama3' not found"}

    Lorsque le curl fonctionne mais que l’interface utilisateur échoue, celle-ci envoie toujours une chaîne de modèle différente — il faut corriger le sélecteur de modèle de l’espace de travail.

    Cause 4 — Modèle d’embedding manquant

    Chat utilise le modèle génératif ; l’import de documents fait appel à un modèle d’embedding. Si l’outil d’embedding n’a jamais été téléchargé, les téléchargements échouent tandis que le chat fonctionne normalement.

    Vérifier les embeddings :

    curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{"model":"mxbai-embed-large","prompt":"test"}'
# {"error":"model \"mxbai-embed-large\" not found, try pulling it first"}

    Télécharger l’outil d’embedding attendu par votre espace de travail (exemple) :

    ollama pull nomic-embed-text

    Réexécuter le téléchargement. Vérifier les paramètres de l’outil d’embedding AnythingLLM afin que son nom corresponde à ollama list.

    Cause 5 — Mémoire insuffisante

    Les étiquettes de grande taille sur des machines modestes provoquent des temps d’attente indéterminés. Surveiller Activity Monitor / nvidia-smi / free -h pendant le chargement. Solutions : utilisation d’une quantification plus faible, moins d’espaces de travail simultanés, plus de RAM/VRAM, ou fermeture d’autres modèles (ollama stop).

    Liste de contrôle pour la prévention

    • Gardez Ollama en cours d’exécution en tant que service.
    • Dokumentez l’URL de base pour les installations Docker par rapport aux installations natives.
    • Fixez précisément les tags dans les espaces de travail d’AnythingLLM.
    • Tirez toujours à la fois les modèles de chat et ceux d’incorporation dans les scripts de démarrage.
    • Limitez la taille du modèle au budget mémoire de la machine.

    Conclusion

    Le message « Modèle non trouvé » entre AnythingLLM et Ollama est presque toujours dû à des problèmes de configuration : le processus est-il lancé ? L’URL est-elle correcte entre les différents espaces de noms ? Les tags sont-ils exacts ? Le module d’incorporation est-il présent ? Y a-t-il suffisamment de mémoire ? Vérifiez cette liste du haut vers le bas avant de télécharger à nouveau des poids de plusieurs gigaoctets.

    Si vous changez l’adresse d’attachement d’Ollama, redémarrez à la fois Ollama et AnythingLLM ; les clients obsolètes stockent fréquemment l’ancienne URL de base dans les paramètres de l’espace de travail, plus souvent que ce à quoi on s’attend.

    Si vous changez l’adresse d’attachement d’Ollama, redémarrez à la fois Ollama et AnythingLLM ; les clients obsolètes stockent fréquemment l’ancienne URL de base dans les paramètres de l’espace de travail, plus souvent que ce à quoi on s’attend.

    Si vous changez l’adresse de liaison d’Ollama, redémarrez à la fois Ollama et AnythingLLM ; les clients obsolètes stockent fréquemment l’ancienne URL de base dans les paramètres de l’espace de travail, plus souvent que ce à quoi on s’attend.

    Si vous changez l’adresse de liaison d’Ollama, redémarrez à la fois Ollama et AnythingLLM ; les clients obsolètes stockent fréquemment l’ancienne URL de base dans les paramètres de l’espace de travail, plus souvent que ce à quoi on s’attend.

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