Exécuter Garage avec Docker en quelques minutes
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.
Contrôlez vos données et modèles avec des LLM auto-hébergés
L’auto-hébergement des LLMs permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle, ouvrant ainsi une voie pratique vers la souveraineté de l’IA pour les équipes, les entreprises et les nations.
Test de vitesse des LLM sur RTX 4080 avec 16 Go de VRAM
L’exécution locale de grands modèles de langage (LLM) vous offre confidentialité, fonctionnement hors ligne et zéro coût d’API. Ce benchmark révèle exactement ce qu’on peut attendre de 14 LLMs populaires sur Ollama avec une RTX 4080.
Dépôts Go tendance de janvier 2026
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.
Vérification des prix des GPU et RAM en janvier 2025
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.
Alternative auto-hébergée de ChatGPT pour les LLM locaux
Open WebUI est une application web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage, hébergée localement.
Inférence LLM rapide avec l'API OpenAI
vLLM est un moteur d’inférence et de service à haut débit et économe en mémoire pour les grands modèles de langage (LLM), développé par le Sky Computing Lab de l’UC Berkeley.
Prix AUD réels provenant de détaillants australiens dès maintenant.
Le NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) est désormais disponible en Australie chez les principaux détaillants d’ordinateurs avec un stock local. Si vous suivez les prix et la disponibilité mondiaux du DGX Spark, vous serez intéressé de savoir que les prix en Australie varient de 6 249 $ à 7 999 $ AUD selon la configuration de stockage et le détaillant.
Test de Cognee avec des LLM locaux - résultats réels
Cognee est un framework Python permettant de construire des graphes de connaissances à partir de documents en utilisant des LLM. Mais fonctionne-t-il avec des modèles auto-hébergés ?
Réflexions sur les LLM pour Cognee auto-hébergé
Choisir le meilleur LLM pour Cognee exige de trouver un équilibre entre la qualité de construction des graphes, les taux de hallucination et les contraintes matérielles. Cognee excelle avec des modèles plus grands et peu hallucinants (32B+) via Ollama mais des options de taille moyenne conviennent pour des configurations plus légères.
Construisez des agents de recherche IA avec Python et Ollama
La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.
Choisissez la bonne base de données vectorielle pour votre pile RAG.
Choisir le bon magasin de vecteurs peut faire la différence entre le succès et l’échec de la performance, du coût et de l’évolutivité de votre application RAG. Cette comparaison complète couvre les options les plus populaires en 2024-2025.
Construisez des agents de recherche IA avec Go et Ollama
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.
Les prix de la mémoire vive augmentent de 163 % à 619 % sous la pression de la demande en IA sur l'offre.
Le marché de la mémoire connaît une volatilité des prix sans précédent à la fin 2025, avec une flambée des prix de la RAM spectaculaire dans tous les segments.
Comparez les meilleurs outils d’hébergement local de LLM en 2026. Maturité de l’API, support matériel, appel d’outils et cas d’usage concrets.
L’exécution locale des LLM est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise. Mais choisir le bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou autres — dépend de vos objectifs :
