Construisez des serveurs MCP pour des assistants IA avec des exemples en Python
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.
Python pour convertir HTML en Markdown propre et prêt à l'usage avec un LLM
Conversion de HTML en Markdown est une tâche fondamentale dans les workflows de développement modernes, particulièrement lors de la préparation du contenu web pour les grands modèles de langage (LLM), les systèmes de documentation ou les générateurs de sites statiques comme Hugo. Ce guide fait partie de notre Outils de Documentation en 2026 : Markdown, LaTeX, PDF et workflows d’impression hub.
Référence rapide des commandes Docker Model Runner
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.
Comparez Docker Model Runner et Ollama pour un LLM local
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.
Les ASIC et les puces sur mesure augmentent la vitesse et l'efficacité de l'inférence des LLM.
L’avenir de l’IA ne concerne pas seulement des modèles plus intelligents. Il s’agit également de silicium adapté à la manière dont ces modèles sont réellement déployés. Le matériel spécialisé pour l’inférence des LLM emprunte une voie rappelant le passage du minage de Bitcoin des GPU aux ASIC conçus pour un usage spécifique, mais avec des contraintes plus strictes, car les modèles et les recettes de précision continuent d’évoluer.
Disponibilité, prix de vente réels dans six pays et comparaison avec le Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark est bien réel, en vente depuis le 15 octobre 2025, et destiné aux développeurs CUDA ayant besoin de travailler localement avec des LLM grâce à une pile IA NVIDIA intégrée. Le prix de détail US est de 3 999 $ ; les prix de détail au Royaume-Uni/Allemagne/Japon sont plus élevés en raison de la TVA et des canaux de distribution. Les prix publics en AUD/KRW ne sont pas encore largement affichés.
Comparaison de la vitesse, des paramètres et des performances de ces deux modèles
Voici une comparaison entre Qwen3:30b et GPT-OSS:20b
axée sur le suivi des instructions et les performances, les spécifications et la vitesse.
+ Exemples concrets utilisant des LLMs de réflexion
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.
Peu agréable.
Les modèles GPT-OSS d’Ollama présentent régulièrement des problèmes pour gérer les sorties structurées, surtout lorsqu’ils sont utilisés avec des cadres comme LangChain, OpenAI SDK, vllm et d’autres.
Les API légèrement différentes nécessitent une approche spécifique.
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
Quelques façons d'obtenir une sortie structurée d'Ollama
Les grands modèles de langage (LLMs) sont puissants, mais en production, nous souhaitons rarement des paragraphes libres. Au contraire, nous voulons des données prévisibles : des attributs, des faits ou des objets structurés que vous pouvez alimenter dans une application. C’est la sortie structurée des LLM.
Mon propre test de planification du modèle ollama
Ici, je compare la quantité de VRAM allouée par la nouvelle version d’Ollama au modèle par rapport à la version précédente d’Ollama. La nouvelle version est pire.
Ma vision de l'état actuel du développement d'Ollama
Ollama est rapidement devenu l’un des outils les plus populaires pour exécuter des LLM localement. Son interface CLI simple et sa gestion des modèles optimisée l’ont rendu l’option de prédilection pour les développeurs souhaitant travailler avec des modèles d’IA en dehors du cloud.
Aperçu rapide des interfaces utilisateur les plus remarquables pour Ollama en 2025
Localement hébergé, Ollama permet d’exécuter des modèles de langage sur votre propre machine, mais son utilisation via la ligne de commande n’est pas très conviviale.
Voici plusieurs projets open source qui proposent des interfaces du style ChatGPT qui se connectent à un Ollama local.
En juillet 2025, cela devrait bientôt être disponible.
Nvidia s’apprête à publier NVIDIA DGX Spark - un petit supercalculateur IA basé sur l’architecture Blackwell, doté de plus de 128 Go de mémoire unifiée et d’une performance IA de 1 PFLOPS. Un appareil idéal pour exécuter des LLM.
Longue lecture sur les spécifications et l'implémentation de MCP en GO
Ici, nous avons une description du Model Context Protocol (MCP), des notes brèves sur la manière d’implémenter un serveur MCP en Go, comprenant la structure des messages et les spécifications du protocole.
