DevOps

Stratégies de mise en cache Hugo pour les performances

Stratégies de mise en cache Hugo pour les performances

Optimiser le développement et l'exécution des sites Hugo

Stratégies de mise en cache avec Hugo sont essentielles pour maximiser les performances de votre générateur de site statique. Bien que Hugo génère des fichiers statiques qui sont naturellement rapides, la mise en œuvre d’une mise en cache appropriée à plusieurs niveaux peut améliorer considérablement les temps de construction, réduire la charge du serveur et améliorer l’expérience utilisateur.

Construire des microservices événementiels avec AWS Kinesis

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Architecture événementielle avec AWS Kinesis pour une mise à l'échelle

AWS Kinesis est devenu un pilier pour la construction d’architectures modernes basées sur les microservices événementiels, permettant un traitement en temps réel des données à grande échelle avec un minimum de surcoût opérationnel.

Auto-hébergement d'Immich : nuage photo privé

Auto-hébergement d'Immich : nuage photo privé

Vos photos sur un backup alimenté par l'IA auto-hébergé

Immich est une solution révolutionnaire, open source et auto-hébergée pour la gestion de vos photos et vidéos, vous donnant un contrôle complet sur vos souvenirs. Avec des fonctionnalités rivales de celles de Google Photos, notamment la reconnaissance faciale alimentée par l’intelligence artificielle, la recherche intelligente et le sauvegarde automatique depuis les appareils mobiles, tout en maintenant vos données privées et sécurisées sur votre propre serveur.

NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080 : Comparaison des performances d'Ollama

NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080 : Comparaison des performances d'Ollama

Benchmarks GPT-OSS 120b sur trois plateformes d'IA

J’ai découvert des tests de performance intéressants sur l’exécution du modèle GPT-OSS 120b avec Ollama sur trois plateformes différentes : NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, et RTX 4080. Le modèle GPT-OSS 120b de la bibliothèque Ollama pèse 65 Go, ce qui signifie qu’il ne peut pas s’exécuter dans les 16 Go de VRAM d’un RTX 4080 (ou sur le plus récent RTX 5080).