Contrôlez les données et les modèles avec des LLM hébergés localement
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.
Test de vitesse de LLM sur RTX 4080 avec 16 Go de VRAM
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.
Dépôts Go tendance de janvier 2026
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.
Alternative auto-hébergée à ChatGPT pour les LLMs locaux
Ouvrir WebUI est une interface web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage.
Tarification réelle de l'AUD par les détaillants australiens maintenant
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.
Test de Cognee avec des LLMs locaux - résultats réels
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 ?
Sorties de LLM type-sûres avec BAML et Instructor
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.
Réflexions sur les LLMs pour l'auto-hébergement de Cognee
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.
Construisez des agents de recherche IA avec Python et Ollama
La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.
Construisez des agents de recherche IA avec Go et Ollama
L’API de recherche web d’Ollama vous permet d’augmenter les LLM locaux avec des informations en temps réel du web. Ce guide vous montre comment implémenter des capacités de recherche web en Go, des appels d’API simples aux agents de recherche complets.
Maîtrisez le déploiement local de LLM avec une comparaison de 12+ outils
Le déploiement local des LLMs (modèles de langage de grande taille) est devenu de plus en plus populaire alors que les développeurs et les organisations recherchent une meilleure confidentialité, une latence réduite et un contrôle accru sur leur infrastructure d’IA.
Déployez l'intelligence artificielle d'entreprise sur des matériels abordables avec des modèles open source
La démocratisation de l’IA est ici. Avec des LLM open source comme Llama 3, Mixtral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une infrastructure puissante d’IA à l’aide du matériel grand public - réduisant les coûts tout en maintenant un contrôle complet sur la confidentialité des données et le déploiement.
Benchmarks GPT-OSS 120b sur trois plateformes d'IA
J’ai découvert quelques tests de performance intéressants du modèle GPT-OSS 120b exécuté sur Ollama sur trois plateformes différentes : NVIDIA DGX Spark, Mac Studio et RTX 4080. Le modèle GPT-OSS 120b de la bibliothèque Ollama pèse 65 Go, ce qui signifie qu’il ne peut pas s’adapter dans les 16 Go de VRAM d’une RTX 4080 (ou même sur la nouvelle RTX 5080).
Comparez Docker Model Runner et Ollama pour le LLM local
Exécuter des grands modèles de langage (LLMs) localement a devenu de plus en plus populaire pour la confidentialité, le contrôle des coûts et les capacités hors ligne. Le paysage a changé de manière significative en avril 2025 lorsque Docker a introduit Docker Model Runner (DMR), sa solution officielle pour le déploiement de modèles d’IA.
