Blog
Articles, guides et analyses sur l'intelligence artificielle locale
Parcours de lecture
Par ici pour débuter
Le parcours dans l'ordre pour qui s'approche de l'IA locale : des concepts de base à l'installation et au premier modèle.
Optimiser les performances
Choisir le bon matériel et tirer le meilleur de celui que vous avez déjà : CPU ou GPU, Mac, Raspberry Pi et inférence rapide.
Données et confidentialité
Ce qui part vraiment sur le réseau avec l'IA locale : les données, la sécurité, la conformité et le contrôle qui reste entre vos mains.
Choisir le matériel et le modèle
Comment choisir le bon matériel et le modèle adapté à votre usage : VRAM, quantification, GPU ou CPU et vitesse de réponse.
2 articles
Mac Studio M5 Ultra: guide pratique 512 Go - les modèles qui tiennent et setup GGUF
Ce qui tient réellement dans le Mac Studio M5 Ultra 512 Go : la règle des 4 bit pour les MoE (actifs vs totaux), trois voies d’installation GGUF (Ollama, LM Studio, llama.cpp), pourquoi le cache KV est le vrai goulot d’étranglement et quand les 9 999 USD se récupèrent face aux API.
vLLM : servir des modèles rapides
vLLM est le moteur open source qui transforme un modèle local en serveur concurrent : PagedAttention, batching continu, installation et les concepts clés pour choisir quand l'utiliser à la place d'Ollama.