Vous savez comment certaines personnes sont tout émoustillées par l’odeur des voitures neuves ? C’est moi avec les outils de développement. Et les IDE ? Oh là là, ne me lancez même pas là-dessus. L’odeur d’une nouvelle installation, l’excitation des fonctionnalités à découvrir ! Mais trouver « le bon » parmi une multitude d’IDEs
Vous savez comment certaines personnes sont toute émoustillées par l’odeur des voitures neuves ? C’est moi avec les outils de développement. Et les IDE ? Oh là là, ne me lancez même pas là-dessus. L’odeur d’une installation fraîche, l’excitation des fonctionnalités à découvrir ! Mais trouver « le bon » parmi une multitude d’IDEs
Salut tout le monde, Nina ici de agntbox.com ! J’espère que vous passez tous une semaine productive. La mienne a été un peu floue, surtout parce que j’ai été plongée dans un nouvel outil qui fait des vagues dans la communauté des développeurs IA : Transformers.js de Hugging Face. Plus précisément, j’ai étudié comment cela change la donne pour le côté client
Salut tout le monde, Nina ici de agntbox.com ! J’espère que vous passez tous une semaine productive. La mienne a été un peu floue, principalement parce que j’ai été occupée avec un nouvel outil qui fait des vagues dans la communauté des développeurs en IA : Hugging Face’s Transformers.js. Plus précisément, je me suis concentrée sur la façon dont cela change la donne pour le côté client
Comment Langfuse Construire un Pipeline RAG Qui Fonctionne Vraiment Avec des Données Réelles
Si vous êtes comme moi, vous en avez assez de ces tutoriels sur les pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui s’arrêtent après un exemple simpliste de texte propre ou de PDF parfaitement formatés. Au lieu de cela, je vais vous montrer comment langfuse construire un pipeline RAG qui gère
Comment langfuse construire un pipeline RAG qui fonctionne vraiment avec des données réelles
Si vous êtes comme moi, vous en avez assez de ces tutoriels sur les pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui s’arrêtent après un exemple simpliste de texte propre ou de PDFs parfaitement formatés. Au lieu de cela, je vais vous montrer comment langfuse construire un pipeline RAG qui traite
Ollama vs vLLM : Lequel choisir pour la production ?
Ollama a 165 710 étoiles sur GitHub tandis que vLLM en a 73 811. Mais les étoiles ne programment pas à votre place. Dans le paysage en constante évolution des frameworks d’IA, choisir le bon pour la production est essentiel, et vous ne pouvez pas évaluer un outil uniquement sur sa popularité.