Deep Learning

Étude d’une architecture auto-hébergée (LiteLLM + vLLM/SGLang/llama.cpp) sur GPUs H100/L40S avec le modèle Devstral-Small-2-24B. Tests jusqu’à 200 utilisateurs via llm-grill, notre outil d'évaluation open source.

Combien coûte vraiment un million de tokens quand on ne paie plus l’API, mais l’infrastructure qui les produit ? En partant du prefill, du decode, du batching, du KV cache et des modèles MoE, on estime combien de tokens une infrastructure GPU peut générer.

Comment bien choisir son modèle de détection d'anomalie visuelles ? La réponse dépend du coût de vos erreurs. Cet article compare deux approches sur un cas industriel, et guide votre choix selon vos contraintes opérationnelles.

Ce papier évalue l'inférence d'un LLM (14B) et d'un VLM (7B) sur une NVIDIA T4. Avec 91% de succès sur 7310 requêtes, l'architecture prouve sa résilience malgré un matériel d'entrée de gamme. Une exploration entre coût, SLO et expérience utilisateur pour optimiser le déploiement de modèles auto-hébergés.

De 6 mois à 2 jours. De 100 000€ à 500€. Les LLM multimodaux (GPT-4 Vision, Gemini, Claude) révolutionnent l'OCR et l'extraction automatique de documents. Fini l'entraînement de modèles, les datasets annotés et les pipelines complexes. Un prompt et une image suffisent. Retour d'expérience sur projet IA RAD/LAD : CNI, RIB. Code et benchmarks inclus.

Et si l'article de blog devenait un dialogue ? Avec les LLM, un texte n'est plus un chemin imposé : c'est une cartouche de connaissances à interroger, synthétiser, transformer en podcast. Le même contenu s'adapte à chaque lecteur. Découvrez ce nouveau paradigme de lecture et d'écriture.

Comment entraîner une IA à détecter des défauts qu'elle ne voit presque jamais ? En industrie, les anomalies graves sont si rares qu'elles privent les modèles de matière d'apprentissage. La donnée synthétique offre une réponse inattendue : générer de faux défauts pour mieux reconnaître les vrais. REX sur la détection de soudures défectueuses.

Le Reinforcement Learning from Verifiable Rewards entraîne les LLMs à optimiser plutôt qu'imiter. Sur des tâches vérifiables (maths, code), les modèles explorent et découvrent des stratégies émergentes. Guide complet: algorithmes GRPO/PPO, applications, environnements, limites et bonnes pratiques.

Découvrez la méthode PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning) pour adapter efficacement un LLM avec moins de ressources et améliorer la performance des modèles de langage.

Mistral AI dévoile son modèle de chat : rapide, open-source et performant. Découvrez les raisons techniques et stratégiques derrière son succès.