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Posts tagged LLM.
Workstation pour découvrir les goulots d'étranglement des agents LLM avec observabilité : OpenTelemetry, Prometheus/Grafana/Thanos, Langfuse — avec des avantages/inconvénients clairs, des leviers de coûts et des mesures d'utilisation qui protègent les marges.
Balinder WaliaRead 
Workstation sur turbocompresseur LLMs : pagination PagedAttention pour le cache KV, service vLLM, Self-Debugging pour les agents, taux de jetons PowerInfer et réductions de mémoire EG-MLA – avec des compromis de production.
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KubePilot aide les équipes SRE, DevOps et de plate-forme à passer des signaux de cluster bruyants à une solution sûre : CoPilot, Pilot et AutoPilot. Open source sur kubepilot.org.
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Meta Muse Glimmer rassemble des agents locaux toujours disponibles dans un seul GPU via Ollama : 30B, Apache 2.0, 128K contexte, vision et outils — Guide commercial Workstation.
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Sécurisez les agents d’entreprise avec MCP OAuth 2.1, des outils isolés par VPN et des baux HashiCorp Vault qui tournent et expirent — plus les recommandations Claude, OpenAI et Cursor.
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Brief technique Workstation sur le deep learning : réseaux profonds entraînés par gradient, modèles discriminatifs vs génératifs, métriques de tâche, et Bedrock vs serving Kubernetes.
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Kimi K3 pousse les modèles open-weight vers le territoire des agents de frontière. Ce qui change pour les développeurs, le serving vLLM, MCP, et les conseils production Workstation.
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Regard Workstation sur Claude Opus 5 sur Amazon Bedrock : coding agentique, agents longue durée, contexte 1M, ZDR par défaut, et comment les équipes doivent l’adopter.
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Mettre en œuvre Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker et Amazon Q, puis lancer un premier agent métier dans Microsoft Teams — avec exigences, outillage et créneaux temporels.
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Choisissez le bon palier Claude : Haiku pour le routage rapide, Sonnet pour le quotidien, Opus pour le coding agentique complexe, et Fable 5 pour l’autonomie long horizon. Inclut un plan de routeur de budget tokens.
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Claude Fable 5 est le modèle frontière de classe Mythos d'Anthropic pour les agents à long horizon. Réactions de la communauté, critiques YouTube, quand l'utiliser et comment enregistrer des jetons.
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Que sont les grands modèles linguistiques et comment fonctionnent-ils ? Un explicatif clair et non technique pour les gestionnaires et les ingénieurs (jetons, intégrations, transformateurs, formation et inférence) ainsi que le YAML Kubernetes de production pour déployer votre propre LLM avec Ollama et vLLM.
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J'ai déballé un Mac Studio M4 Max avec 128 mémoire unifiée GB et 40 cœurs GPU, installé Ollama, exécuté Llama 3.1 8B localement et construit un pipeline RAG privé, le tout sur un boîtier côté bureau silencieux et inactif de 6,48 W.
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Exécutez l'IA de production sur AWS, Bedrock et Azure AI Foundry avec des modèles clairs pour le choix du modèle, la mise en cache, le traitement par lots, les quotas et le FinOps, afin que l'innovation ne fasse pas exploser la facture du cloud.
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