DeepLearning

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.

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.

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.

Embeddings crois-modaux représentent une avancée majeure en intelligence artificielle, permettant de comprendre et de raisonner à travers différents types de données au sein d’un espace de représentation unifié.

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.

Linux est devenu le système d’exploitation par défaut pour les professionnels de la science des données, offrant une flexibilité inégalée, des performances exceptionnelles et un écosystème riche d’outils.

Apache Airflow est une plateforme open source conçue pour créer, planifier et surveiller des workflows de manière programmée, entièrement en code Python, offrant une alternative flexible et puissante aux outils traditionnels, manuels ou basés sur une interface graphique.

Un froid jour d’hiver en juillet… c’est-à-dire en Australie… j’ai ressenti le besoin urgent d’entraîner un modèle d’IA pour détecter les barres d’armature en béton non coupées…

Comment les voies PCIe affectent les performances des LLM ? Selon la tâche. Pour l’entraînement et l’inférence multi-GPU, la baisse de performance est significative.

Dans le chaos du monde moderne ici, je compare les spécifications techniques de différentes cartes adaptées aux tâches IA
(Deep Learning,
Détection d’objets
et LLMs).
Elles sont toutes extrêmement coûteuses toutefois.

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.