Les Tutoriels.
Des concepts fondamentaux aux déploiements locaux complexes. L'intelligence artificielle expliquée à destination des développeurs.
Sécuriser l'exécution des agents IA autonomes : architecture d'un sandbox hardened
Comment concevoir un environnement de sandboxing hermétique pour exécuter des agents de code non approuvés via gVisor, Docker-in-Docker et un proxy L7 zero-trust.
Fine-tuning local avec LoRA et Unsloth
Découvrez comment spécialiser un modèle de langage sur vos propres données locales, le tout sans avoir besoin d'un cluster de GPU hors de prix.
Générer des images en local avec Flux.1
Comment faire tourner le meilleur générateur d'images open-source directement en local sur votre carte graphique.
Sécuriser les applications LLM en production
Prompt injection, fuite de données et déni de service. Les bases de la sécurité offensive et défensive pour vos intégrations IA.
Choisir entre RAG et Fine-tuning
Les développeurs confondent souvent ces deux approches. Apprenez quand utiliser une base vectorielle et quand réentraîner un modèle.
Transcription audio locale avec Whisper.cpp
Transcrire de l'audio en texte directement sur votre CPU, sans passer par une API cloud payante.
Remplacer GitHub Copilot par une IA locale
Comment utiliser Ollama avec des extensions comme Cline ou Continue.dev pour coder avec une IA sans fuiter votre code source.
Comprendre les Embeddings et le Search Vectoriel
Le mécanisme derrière le RAG et la recherche sémantique. Comment ça marche dans l'espace multidimensionnel.
Appeler une API LLM avec Node.js et Python
Les bases pour intégrer un modèle de langage dans vos applications web ou vos scripts d'automatisation.
Créer un système RAG de zéro
Comment connecter un LLM à vos propres données locales. Un guide complet pour l'implémentation d'un RAG avec Python et ChromaDB.
Comprendre llama.cpp et le format GGUF sous le capot
Le moteur C++ derrière l'inférence locale. Comment ça marche et comment optimiser vos modèles au plus près de la RAM.
L'art du Prompt Engineering
Comment structurer vos prompts pour obtenir des résultats prévisibles et exploitables, au lieu de parler au LLM comme à un humain.
Déployer un LLM localement avec Ollama
Faites tourner des modèles open-source sur votre machine sans dépendre du cloud. Rapide, privé et gratuit.