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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.

Le marché de la mémoire connaît une volatilité de prix sans précédent à la fin de 2025, avec une hausse dramatique des prix de la RAM sur tous les segments : augmentation des prix de la RAM.

Exécuter des LLM localement est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise.
Mais le choix de l’outil adapté — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :

Commençons par comparer les prix des cartes graphiques de haut de gamme destinées aux consommateurs, qui sont particulièrement adaptées aux LLM et plus généralement à l’IA. Plus précisément, je regarde prix des RTX-5080 et RTX-5090.

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.

Prometheus est devenu le standard de facto pour la surveillance des applications et des infrastructures cloud-native, offrant la collecte de métriques, la requête et l’intégration avec des outils de visualisation.

Grafana est la plateforme open source leader pour le monitoring et l’observabilité, transformant les métriques, les logs et les traces en informations exploitables grâce à des visualisations spectaculaires.

Kubernetes StatefulSets sont la solution idéale pour gérer les applications stateful qui nécessitent des identités stables, un stockage persistant et des schémas de déploiement ordonnés — essentielles pour les bases de données, les systèmes distribués et les couches de mise en cache.

FLUX.1-dev est un modèle puissant de génération d’images à partir de texte qui produit des résultats impressionnants, mais sa demande en mémoire de 24 Go ou plus le rend difficile à exécuter sur de nombreux systèmes. Quantification GGUF de FLUX.1-dev offre une solution, réduisant l’utilisation de la mémoire d’environ 50 % tout en maintenant une excellente qualité d’image.

Configuration des tailles de contexte dans Docker Model Runner est plus complexe qu’elle ne devrait l’être.

Black Forest Labs a publié FLUX.1-Kontext-dev, un modèle avancé d’IA de transformation d’images qui améliore les images existantes à l’aide d’instructions textuelles.

Docker Model Runner est l’outil officiel de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, mais l’activation de l’accélération GPU NVidia dans Docker Model Runner nécessite une configuration spécifique.

Le choix du bon headless CMS peut faire la différence dans votre stratégie de gestion du contenu. Comparons trois solutions open source qui influencent la manière dont les développeurs construisent des applications orientées contenu.

Nextcloud est la plateforme de stockage et de collaboration en nuage open source, auto-hébergée, qui vous donne le contrôle total de vos données.

Immich est une solution révolutionnaire, open source et auto-hébergée pour la gestion de vos photos et vidéos, vous donnant un contrôle complet sur vos souvenirs. Avec des fonctionnalités rivales de celles de Google Photos, notamment la reconnaissance faciale alimentée par l’intelligence artificielle, la recherche intelligente et le sauvegarde automatique depuis les appareils mobiles, tout en maintenant vos données privées et sécurisées sur votre propre serveur.

Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse distribué puissant construit sur Apache Lucene. Ce guide complet couvre les commandes essentielles, les bonnes pratiques et les références rapides pour travailler avec des clusters Elasticsearch.