AI

Strategic guide to hosting large language models locally, on consumer hardware, in containers, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

L’hébergement local des LLM permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle - une approche pratique pour atteindre l’autonomie en matière d’IA pour les équipes, les entreprises et les nations.
Voici : ce qu’est l’autonomie en matière d’IA, quels aspects et méthodes sont utilisés pour la construire, comment l’hébergement local des LLM s’intègre, et comment les pays abordent ce défi.

Exécuter de grands modèles de langage localement vous offre une confidentialité, une capacité hors ligne et des coûts d’API nuls. Ce benchmark révèle exactement ce que l’on peut attendre de 9 modèles de langage populaires LLMs sur Ollama sur un RTX 4080.

L’écosystème Python de ce mois est dominé par les Claude Skills et les outils d’agents IA. Cette analyse examine les dépôts Python les plus populaires sur GitHub.

L’écosystème Rust explose avec des projets innovants, en particulier dans les outils de codage en IA et les applications terminales. Ce panorama analyse les dépôts Rust les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.

L’écosystème Go continue de prospérer avec des projets innovants couvrant l’outillage IA, les applications auto-hébergées et l’infrastructure développeur. Ce panorama analyse les dépôts Go les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.

Ce guide complet fournit des informations de base et une comparaison détaillée d’Anaconda, Miniconda et Mamba (https://www.glukhov.org/fr/post/2026/01/anaconda-vs-miniconda-vs-mamba/ “Comparaison d’Anaconda, Miniconda et Mamba”) - trois outils puissants qui sont devenus essentiels pour les développeurs Python et les scientifiques des données travaillant avec des dépendances complexes et des environnements de calcul scientifique.

Ouvrir WebUI est une interface web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage.

La communauté technologique de Melbourne continue de prospérer en 2026 avec une impressionnante programmation de conférences, rencontres et ateliers couvrant le développement logiciel, l’informatique en nuage, l’IA, la cybersécurité et les technologies émergentes.

vLLM est un moteur d’inférence et de service à haut débit et économiseur de mémoire pour les grands modèles de langage (LLM) développé par le Sky Computing Lab de l’UC Berkeley.

Le NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) est maintenant disponible en Australie chez les principaux détaillants de PC avec des stocks locaux. Si vous avez suivi les prix et disponibilités mondiaux du DGX Spark, vous serez intéressé de savoir que les prix australiens vont de 6 249 à 7 999 AUD selon la configuration de stockage et le détaillant.

La prolifération du contenu généré par l’IA a créé un nouveau défi : distinguer les écrits humains authentiques du « brouillon d’IA » - du texte synthétique de faible qualité, produit en masse.

Cognee est un framework Python pour construire des graphes de connaissances à partir de documents en utilisant des LLMs. Mais fonctionne-t-il avec des modèles auto-hébergés ?

Lors de l’utilisation de grands modèles de langage en production, obtenir des sorties structurées et de type sûr est essentiel. Deux frameworks populaires - BAML et Instructor - adoptent des approches différentes pour résoudre ce problème.

Choisir le Meilleur LLM pour Cognee demande de trouver un équilibre entre la qualité de construction de graphes, les taux d’hallucination et les contraintes matérielles. Cognee excelle avec des modèles plus grands et à faible taux d’hallucination (32B+) via Ollama, mais des options de taille moyenne conviennent aux configurations plus légères.