Le KV Cache sur des GPU de 16 Go : faire tenir réellement les longs contextes

Le KV Cache sur des GPU de 16 Go : faire tenir réellement les longs contextes

Pourquoi un contexte de 128 Ko échoue sur 16 Go

Un modèle peut afficher une fenêtre de contexte de 128K et échouer tout de même à 40K jetons sur une carte graphique de 16 Go. La limite architecturale ne garantissait jamais que les poids, le cache KV, les tampons de calcul et le compositeur de bureau tiendraient sur votre carte en même temps.

Compétences des agents vs serveurs MCP : cadre de décision

Compétences des agents vs serveurs MCP : cadre de décision

« Compétence, serveur MCP, ou les deux ? »

Les compétences d’agent et les serveurs MCP sont souvent présentés comme des moyens concurrents d’étendre un agent IA. Cette présentation est fausse : une compétence enseigne à l’agent comment travailler, tandis qu’un serveur MCP lui donne un accès réglementé à des capacités en direct.

Prise en main des Superpowers : installation, flux de travail et essai

Prise en main des Superpowers : installation, flux de travail et essai

Compétences SDD imposées, installées en une seule commande.

Superpowers regroupe une méthodologie complète pilotée par les spécifications dans des compétences Claude installables, en imposant le brainstorming, la planification, la mise en œuvre pilotée par des sous-agents et un TDD strict, au lieu de laisser cette structure à votre charge.

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Pourquoi votre stack IA devient plus collante chaque mois.

Chaque appel d’API semble être une transaction simple — jusqu’à ce que leur nombre accumulé fasse en sorte que vos données de réglage fin, vos outils d’évaluation et vos schémas d’outils soient tous conçus autour d’un seul fournisseur, et que le changement cesse d’être une simple modification de routage.

De Ollama à vLLM : quand migrer votre serveur LLM local

De Ollama à vLLM : quand migrer votre serveur LLM local

Quand passer d’Ollama à vLLM

Ollama est l’une des méthodes les plus simples pour exécuter un modèle de langage local, mais la praticité peut masquer l’instant où une expérience locale se transforme en service d’inférence partagé nécessitant une planification et une observabilité plus rigoureuses.

Maintenir la synchronisation des spécifications, des tests et du code dans le développement de l'IA

Maintenir la synchronisation des spécifications, des tests et du code dans le développement de l'IA

Évitez que les agents IA ne s’éloignent des spécifications, des tests et du code.

Les agents de codage IA déploient des fonctionnalités rapidement, mais les spécifications, les tests et le code dérivent silencieusement. Ce guide couvre un modèle de traçabilité, la cartographie spécification-test et spécification-code, ainsi que les vérifications d’intégration continue (CI) qui détectent les écarts avant une fusion.

Le motif Circuit Breaker en Go : stopper les pannes en cascade

Le motif Circuit Breaker en Go : stopper les pannes en cascade

Stoppez les défaillances en cascade dans les microservices Go.

Un disjoncteur (circuit breaker) empêche votre service Go de harceler une dépendance défaillante, évitant ainsi les défaillances en cascade qui consomment goroutines, sockets et mémoire jusqu’à l’effondrement total du système.

Podman Quadlet vs Docker Compose pour les services Linux

Podman Quadlet vs Docker Compose pour les services Linux

Choisissez le bon workflow de conteneur.

Docker Compose et Podman Quadlet résolvent des problèmes qui se chevauchent, mais ils proviennent de philosophies de conception différentes. Le choix entre les deux dépend de votre façon de penser : en piles d’applications ou en services Linux.

S'abonner

Recevez de nouveaux articles sur les systèmes, l'infrastructure et l'ingénierie IA.