Des plongées profondes dans les grands modèles de langage, l'ingénierie des messages et les chatbots d'IA
Quatre outils, quatre fonctions. Ollama et LM Studio sont des couches d'expérience, llama.cpp est le moteur, et vLLM est un serveur de production. Voici exactement lequel choisir — et dans quelles circonstances.
La principale raison pour laquelle un modèle ne fonctionne pas n'est pas un bug, mais un problème de mémoire. Voici les besoins précis en RAM et en VRAM pour chaque taille de modèle Ollama, ainsi qu'une formule à connaître avant de télécharger.
L'installation d'Ollama prend environ deux minutes, quel que soit le système d'exploitation. Voici les étapes à suivre pour Mac, Windows et Linux, ainsi que la marche à suivre pour exécuter votre premier modèle et résoudre les erreurs les plus courantes.
Ollama peut prendre en charge plus de 100 modèles, mais vous n’en aurez besoin que d’une poignée. Voici les meilleurs LLM locaux de 2026, classés en fonction de ce que vous cherchez réellement à faire — ainsi que la mémoire vidéo (VRAM) requise pour chacun d’entre eux.
Un modèle de codage local signifie que votre code ne quitte jamais votre machine. Voici les meilleurs modèles de 2026, classés en fonction du SWE-bench, des besoins matériels et de leur capacité à gérer des refactorisations réelles.
Faut-il s'appuyer sur un modèle ouvert comme Llama ou sur une API fermée comme GPT ? Ce guide compare les LLM ouverts et fermés sur les éléments qui décident réellement du choix.
Pourquoi les modèles d'IA inventent-ils des choses en toute confiance ? Ce guide explique les causes des hallucinations LLM, les différents types d'hallucinations et les techniques éprouvées pour les réduire.
L'ingénierie rapide n'est pas un mot magique, c'est un ensemble de techniques reproductibles. Voici les 12 techniques qui amélioreront véritablement le rendement de l'IA en 2026, avec des exemples et le moment où il faut les utiliser.
RAG est la technique qui sous-tend presque tous les systèmes d'intelligence artificielle qui répondent à des questions à partir de vos propres documents. Ce guide explique le fonctionnement de la génération augmentée par récupération, de manière claire et sans jargon.
Le réglage fin et le RAG sont les deux façons de personnaliser un modèle linguistique - et ils résolvent des problèmes différents. Ce guide vous donne un cadre clair pour choisir la bonne méthode.
