Le blog Workstation
LLM
Articles étiquetés LLM.
Gemini 4 Argon: What It Means for Your Team, and Where to Use It First
Gemini 4 Argon is built to work for hours on one measurable problem. Here is what shipped, the real costs, and how to pilot it safely on your own backlog.
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How to Deploy Secure AI Agents in Healthcare
AI agents can book appointments, take payments and support clinical work. Here is how healthcare teams can give them the right access, and no more.
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Claude Code, Claude Cowork & ChatGPT for Business Teams
Which teams should use Claude Code, Claude Cowork, or ChatGPT/OpenAI Agents — and the controls Workstation recommends before production.
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Enterprise Agentic Frameworks: LangChain, LangGraph & Airflow 3
Operational guide to LangGraph agents, LangSmith evals, and Apache Airflow 3 schedules — with Workstation promotion and edge patterns.
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AI GPU Workstations: NVIDIA DGX Spark/Station & Mac Studio M5
How Workstation maps NVIDIA DGX Spark, DGX Station, and Mac Studio M5 into AI Labs and SME packages — factual positioning, no invented prices.
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Découvrir les goulots d'étranglement du LLM : observabilité, OTEL et contrôle des coûts
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.
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Turbocompresseur LLMs
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 : CoPilot, Pilot et AutoPilot pour des incidents Kubernetes plus rapides
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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Muse Glimmer sur Ollama : agents locaux toujours actifs sur un GPU
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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Sécurité de l’IA agentique : MCP OAuth, VPN et baux HashiCorp Vault
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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Systèmes de deep learning : brief technique pour ingénieurs et agents
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 et poids ouverts : agents de frontière sans API verrouillées
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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Claude Opus 5 sur AWS : guide Workstation pour builders et business
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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Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker et Q : agents dans Microsoft Teams
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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Modèles Claude comparés : Haiku vs Sonnet vs Opus vs Fable 5 (Mythos 5)
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 : Le guide complet du modèle de classe Mythos d'Anthropic
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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Explication des grands modèles de langage : comment fonctionnent les LLM et comment exécuter les vôtres sur Kubernetes
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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Déballage du Mac Studio M4 et exécution de votre premier LLM
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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Hébergement de modèles d'IA sur AWS Bedrock et Azure AI Foundry : un contrôle des coûts évolutif
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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