LLM

Hermes Agent est un assistant IA auto-hébergé et agnostique en ce qui concerne les modèles, qui s’exécute sur une machine locale ou un VPS à faible coût, fonctionne via des interfaces en terminal et de messagerie, et s’améliore avec le temps en transformant les tâches répétitives en compétences réutilisables.

Text Generation Inference (TGI) possède une énergie très particulière. Ce n’est pas le nouveau venu de la rue de l’inférence, mais c’est celui qui a déjà appris comment la production peut se briser -

Voici une comparaison de la vitesse de plusieurs LLMs (modèles de langage grand) fonctionnant sur un GPU avec 16 Go de VRAM, et le choix du meilleur pour l’auto-hébergement.

L’Australie dispose de stock pour la RTX 5090. À peine. Et si vous en trouvez une, vous paierez une prime qui semble déconnectée de la réalité.

Ollama est à son meilleur lorsque l’on le traite comme un démon local : la CLI et vos applications communiquent avec une API HTTP en boucle locale (loopback), et le reste du réseau ignore son existence.

Ollama fonctionne parfaitement sur du matériel nu. Cela devient encore plus intéressant lorsque vous le traitez comme un service : une extrémité stable, des versions figées, un stockage persistant et une GPU qui est soit disponible, soit non.

Exécuter Ollama derrière un proxy inversé est le moyen le plus simple d’obtenir HTTPS, un contrôle d’accès facultatif et un comportement de streaming prévisible.

Si vous travaillez sur la génération augmentée par récupération (RAG), cette section explique les incorporations de texte (text embeddings) en termes simples : ce qu’elles sont, comment elles s’intègrent dans la recherche et la récupération, et comment appeler deux configurations locales courantes depuis Python en utilisant Ollama ou une API HTTP compatible OpenAI (comme le font de nombreux serveurs basés sur llama.cpp).

SGLang est un framework de service haute performance pour les grands modèles de langage et les modèles multimodaux, conçu pour fournir une inférence à faible latence et à haut débit sur tout, d’une seule GPU à des clusters distribués.

Bientôt, vous jonglerez avec vLLM, llama.cpp et plus encore — chaque pile sur son propre port. Tout ce qui se trouve en aval souhaite toujours une URL de base /v1; sinon, vous continuez à changer de ports, de profils et de scripts ponctuels. llama-swap est le proxy /v1 avant ces piles.

La plupart des configurations locales d’IA commencent par un modèle et un runtime.

Oh My Opencode promet une « équipe de développement IA virtuelle » : Sisyphus orchestre des spécialistes, les tâches s’exécutent en parallèle et le mot magique ultrawork active tout cela.

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 OpenCode fonctionne avec plusieurs LLM hébergés localement sur Ollama et llama.cpp, et j’ai ajouté pour comparaison quelques modèles gratuits provenant 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.