Self-Hosting

L’inference LLM semble être « juste une autre API » — jusqu’à ce que les latences augmentent, les files d’attente se remplissent à nouveau, et que vos GPU atteignent 95 % de mémoire sans explication évidente.

OpenClaw est un assistant IA auto-hébergé conçu pour fonctionner avec des runtimes locaux de LLM comme Ollama ou avec des modèles basés en nuage tels que Claude Sonnet.

AWS S3 reste le « défaut » de base pour le stockage d’objets : il est entièrement géré, fortement cohérent et conçu pour une extrême durabilité et disponibilité.
Garage et MinIO sont des alternatives auto-hébergées compatibles S3 : Garage est conçu pour des clusters légers, géodistribués de petite à moyenne taille, tandis que MinIO met l’accent sur la couverture complète des fonctionnalités de l’API S3 et les performances élevées dans les déploiements plus importants.

Garage est un système de stockage objet open source, auto-hébergé et compatible S3 conçu pour les déploiements de petite à moyenne envergure, avec une forte emphasis sur la résilience et la géodistribution.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

L’hébergement local des LLM permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle : une approche pratique pour atteindre la souveraineté en IA pour les équipes, les entreprises et les nations.

Exécuter des modèles de langage volumineux localement vous offre la confidentialité, la capacité hors ligne et un coût API nul. Ce benchmark révèle exactement ce à quoi on peut s’attendre à partir de 14 modèles populaires LLMs sur Ollama sur un RTX 4080.

L’écosystème Go continue de prospérer avec des projets innovants couvrant l’outillage IA, les applications auto-hébergées et l’infrastructure développeur. Ce panorama analyse les dépôts Go les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.

Aujourd’hui, nous examinons les GPU grand public haut de gamme et les modules de RAM. Plus précisément, j’étudie les prix des RTX-5080 et RTX-5090, ainsi que les modules de 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

Open WebUI est une application web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage, hébergée localement.

vLLM est un moteur d’inférence et de service à haut débit, efficace en termes de mémoire, pour les grands modèles de langage (LLM) développé par le laboratoire Sky Computing de l’Université de Californie à Berkeley.

Le NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) est maintenant disponible en Australie chez les principaux détaillants de PC avec des stocks locaux. Si vous avez suivi les prix et disponibilités mondiaux du DGX Spark, vous serez intéressé de savoir que les prix australiens vont de 6 249 à 7 999 AUD selon la configuration de stockage et le détaillant.

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

Choisir le meilleur LLM pour Cognee exige de trouver un équilibre entre la qualité de construction des graphes, les taux de hallucination et les contraintes matérielles. Cognee excelle avec des modèles plus grands et peu hallucinants (32B+) via Ollama mais des options de taille moyenne conviennent pour des configurations plus légères.

La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.

Le choix du bon stockage vectoriel peut faire la différence entre le succès et l’échec de votre application RAG en termes de performance, de coût et d’évolutivité. Cette comparaison approfondie couvre les options les plus populaires en 2024-2025.