Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : qwen
Notes pratiques : ToolCallingAgent contre CodeAgent : lequel performe mieux sur un
Guide pratique détaillé : ToolCallingAgent contre CodeAgent – lequel performe mieux pour les contrats, les vérifications et les emplacements de code à insérer pour les équipes utilisant ce modèle.
916 motsLireNotes pratiques : LLM locaux pour l’extraction Graph RAG : le nouveau benchmark de mi-2026
Guide opérationnel des notes pratiques : LLM locaux pour l’extraction Graph RAG : le nouveau benchmark de mi-2026 ; contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui mettent en œuvre ce modèle.
1567 motsLire220 tok/s : Qwen rapporte sur deux cartes 3090 – ce qu’il faut vérifier
Répétez les affirmations concernant le débit de la communauté en utilisant avec soin le regroupement des données, la quantification et des notes de mesure.
1409 motsLireLangChain plus Ollama : Chaînes Qwen locales, outils et structure
Pointez langchain-ollama vers une étiquette qwen locale pour les chaînes, le streaming, les outils et la sortie structurée, sans clés API cloud.
890 motsLireExécuter Qwen3.8-27B sur une seule carte RTX 3090, avec vLLM mis à jour et DFlash2.
Comment une branche de vLLM 0.28.0 verrouillée, avec des embeddings réquantifiés et la spéculation DFlash2, permet de faire fonctionner un modèle hybride de 27 milliards de paramètres sur une carte de 24 Go, et en quoi un contexte trop long ralentit son fonctionnement.
3259 motsLireFonctionne avec Qwen3.8-Flash-Next sur des RTX 3090 grâce au chargement délégué des tenseurs de llama.cpp
Pourquoi un modèle épars de 88 Go et de 180 milliards de paramètres peut fonctionner sur des GPU grand public, et comment des options comme -ot, -ncmoe et mmap de llama.cpp le répartissent sur la VRAM, la RAM et NVMe.
2715 motsLireCréer un clone local de Angry Birds à l’aide de Qwen3.8-27B et d’une Pi
Apprenez à mettre en place un flux de travail de codage IA entièrement local en utilisant LM Studio et l’agent Pi pour créer un niveau jouable d’Angry Birds avec Qwen3.8-27B.
2102 motsLire
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