67 cours
Pourquoi un GPU qui génère pour un seul utilisateur tourne à vide, comment le continuous batching et PagedAttention corrigent ça, et comment régler vLLM en production.
18 min de lecture · 5 vues
Comprenez le KV cache, la structure qui évite de recalculer toute l'attention à chaque token généré, et apprenez à estimer combien de mémoire GPU il consomme.
12 min de lecture · 4 vues
Le RAG vectoriel pur a ses limites. Hybrid search (BM25 + embedding) et GraphRAG résolvent les cas complexes — apprenez à les implémenter avec Agno et LanceDB.
25 min de lecture · 33 vues
Comprenez les limites de mémoire des LLMs, le phénomène lost-in-the-middle, et maîtrisez les stratégies pour gérer efficacement de longs contextes en production.
18 min de lecture · 36 vues
Maîtrisez le reinforcement learning : paradigme Agent/Environment, Q-Learning, DQN sur CartPole, PPO et le lien avec RLHF pour l'alignement des LLMs.
25 min de lecture · 32 vues
Apprenez à donner une mémoire persistante à vos agents Agno : short-term dans le contexte, long-term avec SQLite et PostgreSQL, et partage de mémoire entre plusieurs agents.
20 min de lecture · 40 vues
Découvrez comment les LLMs décomposent le texte en tokens, pourquoi le français coûte plus cher que l'anglais, et comment maîtriser vos coûts d'API avec tiktoken.
16 min de lecture · 97 vues
La qualité d'un RAG repose à 80% sur le chunking. Découvrez comment découper vos documents pour maximiser la pertinence des réponses de votre agent IA.
20 min de lecture · 71 vues
Apprenez à modéliser et prévoir des séries temporelles avec ARIMA, Prophet et XGBoost. Maîtrisez la validation temporelle correcte et les métriques adaptées.
22 min de lecture · 61 vues
Comparez les 3 grandes plateformes cloud IA : modèles disponibles, conformité RGPD, prix, TCO et comment garder votre code portable avec Agno.
20 min de lecture · 51 vues
Installez et utilisez des LLMs directement sur votre machine avec Ollama : confidentialité totale, coût zéro, et intégration Python en quelques lignes.
15 min de lecture · 40 vues
Maîtrisez les réseaux récurrents : pourquoi les RNN oublient, comment les LSTM résolvent le vanishing gradient avec leurs 3 portes, et quand les utiliser face aux Transformers.
22 min de lecture · 65 vues