Self-Hosting

Le saut de capacité le plus important dans OpenCode provient des agents spécialisés : séparation délibérée de l’orchestration, de la planification, de l’exécution et de la recherche.

Oh My Opencode transforme OpenCode en un harnais de codage multi-agents : un orchestrateur délègue le travail à des agents spécialisés qui s’exécutent en parallèle.

J’ai testé comment fonctionne OpenCode avec plusieurs LLM hébergés localement via Ollama et llama.cpp, et pour comparaison, j’ai ajouté certains modèles gratuits d’OpenCode Zen.

OpenHands est une plateforme open-source et agnostique des modèles pour les agents de développement logiciel pilotés par l’IA. Il permet à un agent de se comporter davantage comme un partenaire de codage que comme un simple outil de complétion automatique.

LocalAI est un serveur d’inférence auto-hébergé, conçu en priorité pour une utilisation locale, qui se comporte comme une API OpenAI de remplacement pour exécuter des charges de travail d’IA sur votre propre matériel (ordinateur portable, station de travail ou serveur sur site).

L’inférence LLM ressemble à « une API comme les autres » — jusqu’à ce que les pics de latence apparaissent, les files d’attente s’allongent et que vos GPU atteignent 95 % de mémoire sans explication évidente.

OpenClaw est une assistant IA auto-hébergé conçu pour fonctionner avec des runtime LLM locaux comme Ollama ou avec des modèles basés sur le cloud tels que Claude Sonnet.

AWS S3 reste le « défaut » de base pour le stockage d’objets : il est entièrement géré, fortement cohérent et conçu pour une extrême durabilité et disponibilité.
Garage et MinIO sont des alternatives auto-hébergées compatibles S3 : Garage est conçu pour des clusters légers, géodistribués de petite à moyenne taille, tandis que MinIO met l’accent sur la couverture complète des fonctionnalités de l’API S3 et les performances élevées dans les déploiements plus importants.

Garage est un système de stockage objet open source, auto-hébergé et compatible S3 conçu pour les déploiements de petite à moyenne envergure, avec une forte emphasis sur la résilience et la géodistribution.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

L’hébergement local des LLM permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle : une approche pratique pour atteindre la souveraineté en IA pour les équipes, les entreprises et les nations.

Exécuter des modèles de langage volumineux localement vous offre la confidentialité, la capacité hors ligne et un coût API nul. Ce benchmark révèle exactement ce à quoi on peut s’attendre à partir de 14 modèles populaires LLMs sur Ollama sur un RTX 4080.

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.

Aujourd’hui, nous examinons les GPU grand public haut de gamme et les modules de RAM. Plus précisément, j’étudie les prix des RTX-5080 et RTX-5090, ainsi que les modules de 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

Open WebUI est une application web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage, hébergée localement.

vLLM est un moteur d’inférence et de déploiement à haut débit et économe en mémoire pour les grands modèles de langage (LLM), développé par le Sky Computing Lab de l’Université de Californie à Berkeley.