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Guide pratique NemoClaw pour des opérations OpenClaw sécurisées en 2026

Guide pratique NemoClaw pour des opérations OpenClaw sécurisées en 2026

Exécutez OpenClaw en toute sécurité avec NemoClaw

La plupart des stacks d’agents IA considèrent encore la sécurité comme une correction à appliquer après la démonstration. NemoClaw part du principe inverse et fait de l’isolation, des politiques et du routage des valeurs par défaut dès le premier jour.

Démarrage rapide de Vane (Perplexica 2.0) avec Ollama et llama.cpp

Démarrage rapide de Vane (Perplexica 2.0) avec Ollama et llama.cpp

Recherche IA auto-hébergée avec des LLM locaux

Vane est l’une des entrées les plus pragmatiques dans le domaine de la « recherche IA avec citations » : un moteur de réponse auto-hébergé qui combine la récupération web en direct avec des LLM locaux ou cloud, tout en gardant toute la pile sous votre contrôle.

Ollama dans Docker Compose avec GPU et stockage persistant des modèles

Ollama dans Docker Compose avec GPU et stockage persistant des modèles

Serveur Ollama orienté composition, avec GPU et persistance.

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.

Embeddings de texte pour RAG et recherche - Python, Ollama, API compatibles OpenAI

Embeddings de texte pour RAG et recherche - Python, Ollama, API compatibles OpenAI

Intégration RAG - Python, Ollama, API OpenAI.

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).