API

Elasticsearch est un puissant moteur de recherche et d’analyse distribué construit sur Apache Lucene. Ce mémo complet couvre les commandes essentielles, les meilleures pratiques et les références rapides pour travailler avec des clusters Elasticsearch.

Le protocole de contexte du modèle (MCP) révolutionne la manière dont les assistants IA interagissent avec des sources de données externes et des outils. Dans ce guide, nous explorerons comment construire des serveurs MCP en Python, avec des exemples axés sur les capacités de recherche web et de scraping.

Docker Model Runner (DMR) est la solution officielle de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, introduite en avril 2025. Cette fiche pratique fournit un référentiel rapide pour toutes les commandes essentielles, les configurations et les bonnes pratiques.

Exécuter des grands modèles de langage (LLMs) localement a de plus en plus de popularité pour la confidentialité, le contrôle des coûts et les capacités hors ligne. Le paysage s’est considérablement transformé en avril 2025 lorsque Docker a introduit Docker Model Runner (DMR), sa solution officielle pour le déploiement de modèles d’IA.

Voici un exemple de traitement de message SQS avec Python Lambda + API REST avec protection par clé API + Terraform script pour le déployer en exécution serverless.

Dans cet article, nous allons explorer deux façons de connecter votre application Python à Ollama : 1. Via HTTP REST API ; 2. Via la bibliothèque Python officielle d’Ollama.

Voici une comparaison côte à côte du support de sortie structurée (obtenir un JSON fiable) auprès des fournisseurs d’LLM populaires, ainsi que des exemples minimalistes en Python