AI

Je vais lister ici quelques outils de codage assisté par IA et assistants de codage IA ainsi que leurs aspects positifs.

L’utilisation des LLM n’est pas très coûteuse, il pourrait ne pas être nécessaire d’acheter un nouveau GPU impressionnant. Voici une liste si fournisseurs de LLM en nuage avec les LLM qu’ils hébergent.

J’ai une théorie à tester - si l’utilisation de tous les cœurs d’un processeur Intel augmenterait la vitesse des LLM ? Cela me tracasse que le nouveau modèle gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17 Go sur ollama) ne tienne pas dans les 16 Go de VRAM de mon GPU, et qu’il s’exécute partiellement sur le CPU.

Au milieu de l’agitation du monde moderne, je compare les spécifications techniques de différentes cartes adaptées aux tâches d’IA (Apprentissage profond, Détection d’objets et LLMs). Elles sont toutes incroyablement chères, cependant.

Ce guide explique comment Ollama gère les demandes parallèles (concurrency, mise en file d’attente et limites de ressources), et comment l’optimiser à l’aide de la variable d’environnement OLLAMA_NUM_PARALLEL (et des réglages associés).

Le « Vibe coding » est une approche de programmation pilotée par l’IA où les développeurs décrivent les fonctionnalités souhaitées en langage naturel et laissent des outils d’IA générer le code automatiquement — avec une écriture directe minimale.

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, incluant six modèles denses distillés à partir de DeepSeek-R1 basés sur Llama et Qwen.

Cette tableau de bord des commandes Ollama CLI se concentre sur les commandes que vous utilisez au quotidien (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, gestion des modèles et workflows courants), avec des exemples prêts à être copiés/collés.

Il y a peu de temps, a été publié. Commençons par un point sur la mise à jour et testons comment Mistral Small se compare aux autres LLMs ici.

Reranking est une deuxième étape dans les systèmes de Génération Augmentée par Récupération (RAG) systèmes, située juste entre la récupération et la génération.

Récemment, Black Forest Labs a publié un ensemble de
modèles d’IA texte à image.
Ces modèles sont dit avoir une qualité de sortie bien plus élevée.
Essayons-les

Une excellente cuisine est aussi un plaisir pour les yeux. Mais dans cet article, nous allons comparer deux systèmes de recherche basés sur l’IA, Farfalle et Perplexica.

C’est très excitant ! Au lieu d’appeler Copilot ou Perplexity.ai et de révéler à tout le monde ce que vous recherchez, vous pouvez désormais héberger un service similaire sur votre propre PC ou ordinateur portable !

Lorsque j’ai commencé à expérimenter avec les LLM, leurs interfaces utilisateur étaient en plein développement et aujourd’hui, certaines d’entre elles sont vraiment excellentes.

Récemment, nous avons vu plusieurs nouveaux LLM sortir. Des temps excitants. Testons-les et voyons comment ils se débrouillent lorsqu’ils détectent les fautes logiques.