Docker

Ouvrir WebUI est une interface web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage.

vLLM est un moteur d’inférence et de service pour les grands modèles de langage (LLM) développé par le Sky Computing Lab de l’UC Berkeley. Grâce à son algorithme révolutionnaire PagedAttention, vLLM atteint un débit 14 à 24 fois supérieur aux méthodes de service traditionnelles, ce qui en fait le choix privilégié pour les déploiements de production de LLM.

Cognee est un framework Python pour construire des graphes de connaissances à partir de documents en utilisant des LLMs. Mais fonctionne-t-il avec des modèles auto-hébergés ?

Déploiement local des LLM est devenu de plus en plus populaire alors que les développeurs et les organisations recherchent une meilleure confidentialité, une latence réduite et un contrôle accru sur leur infrastructure d’IA.

Le développement moderne en Go exige des normes rigoureuses de qualité du code. Les linters pour Go automatisent la détection des bugs, des vulnérabilités de sécurité et des incohérences de style avant qu’ils n’atteignent la production.

Alors que les charges de travail d’IA et de ML deviennent de plus en plus complexes, le besoin de systèmes d’orchestration robustes est devenu plus important que jamais. 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.

Embeddings crois-modaux représentent une avancée majeure en intelligence artificielle, permettant de comprendre et de raisonner à travers différents types de données au sein d’un espace de représentation unifié.

La démocratisation de l’IA est ici. Avec des LLM open source comme Llama 3, Mixtral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une infrastructure puissante d’IA à l’aide du matériel grand public - réduisant les coûts tout en maintenant un contrôle complet sur la confidentialité des données et le déploiement.

Prometheus est devenu le standard de facto pour la surveillance des applications et des infrastructures cloud-native, offrant la collecte de métriques, la requête et l’intégration avec des outils de visualisation.

Construire des API REST performantes avec Go a devenu une approche standard pour alimenter les systèmes chez Google, Uber, Dropbox et de nombreuses startups.

Grafana est la plateforme open source leader pour le monitoring et l’observabilité, transformant les métriques, les logs et les traces en informations exploitables grâce à des visualisations spectaculaires.

Helm a révolutionné le déploiement d’applications Kubernetes en introduisant des concepts de gestion de paquets familiers provenant des systèmes d’exploitation traditionnels.

Linux est devenu le système d’exploitation par défaut pour les professionnels de la science des données, offrant une flexibilité inégalée, des performances exceptionnelles et un écosystème riche d’outils.

Configuration des tailles de contexte dans Docker Model Runner est plus complexe qu’elle ne devrait l’être.

Docker Model Runner est l’outil officiel de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, mais l’activation de l’accélération GPU NVidia dans Docker Model Runner nécessite une configuration spécifique.

Lorsque les données constituent un actif précieux, leur sécurisation est devenue plus critique que jamais.
Du moment où l’information est créée jusqu’au moment où elle est éliminée,
son parcours est marqué de risques - qu’elle soit stockée, transférée ou utilisée activement.