🚀 llmfit est un outil en ligne de commande qui analyse votre matériel (RAM, CPU, GPU) pour vous recommander les meilleurs modèles de LLM (Large Language Models) compatibles, en évaluant leur performance selon des critères de qualité, vitesse, adaptation et contexte. Disponible en mode TUI interactif ou CLI classique, il prend en charge les configurations multi-GPU, les architectures MoE, la quantification dynamique et divers backends locaux (Ollama, llama.cpp, MLX, Docker, etc.). Installation simple via Homebrew, Scoop, ou script shell. Idéal pour optimiser l'exécution de modèles IA sur votre machine. 🔗
Portless est un outil open-source de Vercel Labs qui simplifie le développement local en remplaçant les numéros de port par des URLs stables et nommées (ex: https://myapp.localhost au lieu de http://localhost:3000). Il gère automatiquement les sous-domaines, les worktrees Git et les frameworks (Next.js, Vite, etc.), avec support HTTPS et TLD personnalisables (.localhost par défaut, .test recommandé). Installation globale via npm install -g portless, puis utilisation directe dans les scripts npm ("dev": "portless run next dev"). Idéal pour éviter les conflits de ports et fluidifier le workflow.
Ce tutoriel explique comment héberger une IA locale avec Ollama, un outil simplifiant le déploiement de modèles d'IA en local, et lui apprendre vos données via le RAG (Retrieval-Augmented Generation). L'auteur détaille l'installation d'Ollama sur une VM Linux, le téléchargement d'un modèle léger comme Gemma 3, et l'utilisation du RAG pour intégrer vos documents internes. Le processus est simplifié pour éviter les coûts élevés et la complexité des solutions cloud.
Hyprnote est une solution 100% locale pour transcrire et résumer vos réunions (Zoom, Teams, Meet) sans dépendre du cloud. Elle utilise un modèle STT (comme Whisper) et un micro-LLM (intégré ou externe) pour générer des comptes-rendus automatiques, le tout en respectant votre vie privée. L’interface simple organise réunions, transcripts et synthèses, avec une intégration native à Obsidian pour les utilisateurs de PKM. Open source et en bêta sur macOS (Windows/mobile à venir), Hyprnote se distingue des outils comme Otter.ai en gardant vos données sur votre machine. Un projet prometteur pour ceux qui veulent efficacité et confidentialité.
Un concurrent de ngrok ?
Ce guide explique comment construire un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) local pour traiter des PDF en utilisant DeepSeek-R1, LangChain, Ollama et Streamlit. Il met l'accent sur la confidentialité et l'efficacité en effectuant toutes les opérations localement, sans frais d'API récurrents. Le système utilise LangChain pour orchestrer le flux de travail, DeepSeek-R1 pour le raisonnement et la génération de réponses, Ollama pour déployer les modèles localement, ChromaDB pour stocker et récupérer les embeddings de documents, et Streamlit pour une interface utilisateur intuitive. Le guide fournit des instructions étape par étape pour installer les prérequis, configurer le projet, et exécuter l'application, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur des documents PDF téléchargés et d'obtenir des réponses précises et rapides.
Tout est dans le titre - l'auteur développe un composant PHP pour interagir avec l'API Ollama
Cette fonction JavaScript permet de récupérer une ou des polices de caractères téléchargées localement par l'utilisateur, ce qui permet d'améliorer les performances pour les petites connexions
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Il s'agit d'un tutoriel pour les débutants : l'auteur montre l'initialisation d'un dépôt git en local, et comment faire son premier commit
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