AI

L’hébergement local de Ollama permet d’exécuter des modèles de langage volumineux sur votre propre machine, mais son utilisation via la ligne de commande n’est pas très conviviale.
Voici plusieurs projets open source qui proposent des interfaces du style ChatGPT qui se connectent à un Ollama local.

Voici une feuille de rappels à jour sur GitHub Copilot, couvrant les raccourcis essentiels, les commandes, les conseils d’utilisation et les fonctionnalités de contexte pour Visual Studio Code et Copilot Chat

La lettre The Pragmatic Engineer publiée il y a quelques jours présente des statistiques d’une enquête sur la popularité des langages de programmation, des IDE et des outils d’IA ainsi que d’autres données pour la mi-2025.

Nvidia est sur le point de lancer le NVIDIA DGX Spark – un petit superordinateur d’IA basé sur l’architecture Blackwell, doté d’une mémoire unifiée de 128+Go et d’une performance d’IA de 1 PFLOPS. Un appareil intéressant pour exécuter les LLM.

Ici, nous avons une description du Model Context Protocol (MCP), des notes brèves sur la manière d’implémenter un serveur MCP en Go, comprenant la structure des messages et les spécifications du protocole.

Comme Ollama standard ne dispose pas d’API de rerank directe, vous devrez implémenter le reranking avec Qwen3 Reranker en GO en générant des embeddings pour les paires de requêtes et de documents et en les notant.

Un froid jour d’hiver en juillet… c’est-à-dire en Australie… j’ai ressenti le besoin urgent d’entraîner un modèle d’IA pour détecter les barres d’armature en béton non coupées…

Dans ce test, je suis en comparant comment différents LLMs hébergés sur Ollama traduisent une page Hugo en anglais vers l’allemand.
Trois pages que j’ai testées portaient sur des sujets différents, comportaient un joli markdown avec une certaine structure : titres, listes, tableaux, liens, etc.

Ce petit exemple de code Go pour le reranking appelle Ollama pour générer des embeddings pour la requête et pour chaque document candidat, puis trie par ordre décroissant de similarité cosinus.

Les modèles Qwen3 Embedding and Reranker sont les dernières sorties de la famille Qwen, spécifiquement conçus pour des tâches avancées d’embedding de texte, de récupération et de réordonnancement.

Dans le chaos du monde moderne ici, je compare les spécifications techniques de différentes cartes adaptées aux tâches IA
(Deep Learning,
Détection d’objets
et LLMs).
Elles sont toutes extrêmement coûteuses toutefois.

Vibe coding est une approche de programmation pilotée par l’IA où les développeurs décrivent les fonctionnalités souhaitées en langage naturel, permettant aux outils d’IA de générer automatiquement du code.

J’ai utilisé MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) assez souvent,
et maintenant il semble qu’il ait quitté la scène.
C’est une perte. J’aimais sa zoo de modèles.

DeepSeek’s première génération de modèles de raisonnement avec des performances comparables à celles d’OpenAI-o1,
y compris six modèles denses distillés à partir de DeepSeek-R1 basés sur Llama et Qwen.

Voici la liste et les exemples des commandes Ollama les plus utiles (fiche de commandes Ollama) que j’ai compilées il y a un certain temps. J’espère qu’elles vous seront également utiles.

Il y a peu de temps a été publié. Commençons par un point de situation et testons comment Mistral Small se compare aux autres LLM.