Accélérer FLUX.1-dev avec la quantification GGUF
FLUX.1-dev est un modèle puissant de génération d’images à partir de texte qui produit des résultats impressionnants, mais sa demande en mémoire de 24 Go ou plus le rend difficile à exécuter sur de nombreux systèmes. Quantification GGUF de FLUX.1-dev offre une solution, réduisant l’utilisation de la mémoire d’environ 50 % tout en maintenant une excellente qualité d’image.
Modèle d'IA pour augmenter des images à l'aide d'instructions textuelles
Black Forest Labs a publié FLUX.1-Kontext-dev, un modèle avancé d’IA de transformation d’images qui améliore les images existantes à l’aide d’instructions textuelles.
Réduisez les coûts LLM de 80 % grâce à une optimisation intelligente des tokens
L’optimisation des tokens est la compétence critique qui distingue les applications LLM rentables des expériences coûteuses.
Architecture orientée événements avec AWS Kinesis pour l'évolutivité
AWS Kinesis est devenu un pilier pour la construction d’architectures microservices modernes pilotées par événements, permettant le traitement de données en temps réel à grande échelle avec un surcoût opérationnel minimal.
Le test Python avec pytest, TDD, le mock et la couverture
Le test unitaire garantit que votre code Python fonctionne correctement et continue de fonctionner à mesure que votre projet évolue. Ce guide complet aborde tout ce que vous devez savoir sur le test unitaire en Python, des concepts de base aux techniques avancées.
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.
Créez des environnements de développement cohérents, portables et reproductibles à l'aide des conteneurs de développement.
Les développeurs se heurtent souvent au dilemme « fonctionne sur ma machine » en raison de désaccords de dépendances, de versions d’outils ou de différences d’OS.
Dev Containers dans Visual Studio Code (VS Code) résolvent cela de manière élégante — en vous permettant de développer dans un environnement conteneurisé configuré spécifiquement pour votre projet.
Exemple étape par étape
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.
+ 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.
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.
Utiliser pandoc, python ou des outils en ligne pour la conversion en MD
Conversion des documents Word au format Markdown est une tâche très courante pour les rédacteurs techniques, les développeurs et les créateurs de contenu souhaitant déplacer leur contenu vers des plateformes utilisant Markdown (comme GitHub, GitLab, des générateurs de sites statiques comme Hugo). Ce guide fait partie de notre Outils de documentation en 2026 : Markdown, LaTeX, PDF et flux de travail d’impression hub.
Et déployer un nouveau bot Telegram sur AWS
Voici mes notes avec un tutoriel étape par étape sur la façon d’implémenter et déployer sur AWS un bot Telegram. J’ai ajouté un démarrage rapide (polling long) et un chemin prêt pour la production (webhooks), avec des exemples en Python et Node.js.
Outil pratique pour l'ingénierie de plateforme sur AWS
Le AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
est un framework qui permet de définir et de provisionner l’infrastructure cloud à l’aide de langages de programmation familiers tels que
TypeScript,
Python,
Java et
Go.
Belle framework pour ETS/MLOPS avec Python
Apache Airflow est une plateforme open source conçue pour créer, planifier et surveiller des workflows de manière programmée, entièrement en code Python, offrant une alternative flexible et puissante aux outils traditionnels, manuels ou basés sur une interface graphique.
