Feuille de rappels Jupyter Notebook

Feuille de rappels Jupyter Notebook

Raccourcis essentiels et commandes magiques

Améliorez rapidement la productivité avec le Jupyter Notebook grâce à des raccourcis essentiels, des commandes magiques et des conseils de workflow qui transformeront votre expérience en science des données et en développement.

Tests parallèles basés sur des tables en Go

Tests parallèles basés sur des tables en Go

Accélérer les tests Go avec l'exécution parallèle

Les tests basés sur des tableaux sont l’approche idiomatique en Go pour tester efficacement plusieurs scénarios. Lorsqu’ils sont combinés à l’exécution parallèle à l’aide de t.Parallel(), vous pouvez réduire considérablement le temps d’exécution du jeu de tests, surtout pour les opérations liées à l’E/S.

Utilisation de l'API Web Search d'Ollama en Python

Utilisation de l'API Web Search d'Ollama en Python

Créer des agents de recherche IA avec Python et Ollama

La bibliothèque Python d’Ollama intègre désormais des fonctionnalités natives de recherche web Ollama. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos LLM locaux avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.

Comparaison des vecteurs stockés pour RAG

Comparaison des vecteurs stockés pour RAG

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.

Ajout de Swagger à votre API Go

Ajout de Swagger à votre API Go

Générer automatiquement les documents OpenAPI à partir des annotations de code

La documentation d’API est cruciale pour toute application moderne, et pour les API Go Swagger, (OpenAPI) est devenu le standard de l’industrie. Pour les développeurs Go, swaggo offre une solution élégante pour générer une documentation d’API complète directement à partir des annotations du code.

Ollama vs vLLM vs LM Studio : la meilleure manière d'exécuter des LLM localement en 2026 ?

Ollama vs vLLM vs LM Studio : la meilleure manière d'exécuter des LLM localement en 2026 ?

Comparez les meilleurs outils d'hébergement local de LLM en 2026. Maturation des API, support du matériel, outil d'appel et cas d'usage concrets.

L’exécution locale de LLM (grands modèles de langage) est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise. Mais le choix du bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :

Les analyseurs de code Python : un guide pour un code propre

Les analyseurs de code Python : un guide pour un code propre

Maîtrisez la qualité du code Python avec des outils de linting modernes

Les linters Python sont des outils essentiels qui analysent votre code pour détecter des erreurs, des problèmes de style et des bugs potentiels sans l’exécuter. Ils appliquent des normes de codage, améliorent la lisibilité et aident les équipes à maintenir des bases de code de haute qualité.

Go pour l’orchestration d’IA/ML

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Construisez des pipelines IA/ML robustes avec des microservices Go

À mesure que les charges de travail d’IA et de l’apprentissage automatique (ML) deviennent de plus en plus complexes, le besoin de systèmes d’orchestration robustes s’est accru. La simplicité, la performance et la concurrence de Go en font un choix idéal pour construire la couche d’orchestration des pipelines ML, même lorsque les modèles eux-mêmes sont écrits en Python.

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