Agent Frameworks

Agno pour l'IA de bord : construire des agents à faible latence sur des appareils aux ressources limitées

Alors que l'intelligence artificielle migre des centres de données cloud vers le bord du réseau, la demande pour des frameworks d'agents légers et efficaces n'a jamais été aussi forte. L'exécution de grands modèles de langage (LLM) sur des appareils comme les Raspberry Pi, les Jetson Nano ou les puces mobiles nécessite un équilibre délicat entre performance et ...

Sep 9, 2026
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AI Agents

Les mécanismes de l'appel d'outils : Construire des agents IA performants

Dans le paysage en évolution rapide de l'Intelligence Artificielle, les grands modèles de langage (LLM) ont démontré des capacités impressionnantes en génération de texte, raisonnement et synthèse de code. Cependant, une limitation majeure subsiste : les LLM sont intrinsèquement isolés du monde extérieur. Ils ne peuvent pas nativ...

Sep 9, 2026
AI Infrastructure

Maîtriser la dynamique thermique : Serveurs GPU à refroidissement par air vs liquide pour les clusters LLM

À mesure que les grands modèles de langage (LLM) atteignent des milliers de milliards de paramètres, le matériel qui les supporte subit une transformation radicale. L'architecture traditionnelle de baies à refroidissement par air, qui a servi l'industrie des centres de données pendant des décennies, atteint ses limites physiques. Avec des GPU modernes comme le NVI...

Sep 8, 2026
Prompt Engineering

Débogage et résolution des problèmes courants d'appel de fonctions dans les LLM en production

Le passage des modèles de langage larges (LLM) du prototype à la production introduit un nouvel ensemble de défis, notamment lors de l'utilisation de l'appel de fonctions pour relier l'IA générative à la logique logicielle déterministe. Bien que la promesse d'une extraction de données structurée via des appels API soit séduisante, la réalité implique souvent de...

Sep 8, 2026
Local AI

Maximisez les tailles de lot pour les LLM locaux

Déployer des modèles de langage larges localement sur des GPU grand public présente des défis uniques. Alors que les accélérateurs de datacenter offrent d'immenses pools de mémoire, les passionnés sont souvent limités par 8 à 24 Go de VRAM. Cette contrainte force souvent les développeurs à choisir entre...

Sep 8, 2026