Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM : le grand écart des runtimes locaux en 2026
Comparatif technique approfondi des quatre familles de runtimes qui dominent l’IA locale fin 2026 — Ollama, LM Studio, llama.cpp et vLLM — en dépassant le sempiternel « lequel est le plus rapide » pour aller regarder l’architecture réelle : gestion du KV cache et du paged attention, stratégies de ba
Batching continu, speculative decoding, offload : les trois leviers qui changent vraiment le débit d’un LLM local en 2026
Un dossier technique de fond sur les trois grands leviers d’optimisation du débit d’inférence d’un LLM open source auto-hébergé en 2026 : le batching continu (paged attention, scheduling par itération, gestion du KV cache sous pression), le speculative decoding (draft models, EAGLE, méduses, taux d’
llm-d 1.0 : l’inférence distribuée sort du labo — autopsie technique du framework qui veut rendre le self-hosting industriel
Le framework llm-d, soutenu par IBM et la communauté Kubernetes, vient de franchir le cap de la 1.0 avec des contrôles inédits pour faire tourner des modèles en interne à l’échelle. On décrypte en profondeur son architecture réelle : routage de requêtes, disagrégation prefill/decode, gestion du KV-c
Optimiser l’inférence LLM locale en 2026 : le guide technique de la performance réelle
Alors que les modèles open-weights de 2026 (Kimi K3, DeepSeek V4 Pro, familles Qwen/Llama récentes) tiennent désormais tête aux API propriétaires, le vrai différenciateur n’est plus le choix du modèle mais l’ingénierie de l’inférence : comment tirer réellement parti d’un GPU consumer ou d’un serveur
Modèles de décision : la nouvelle génération de LLM qui ne « parle » plus mais « tranche
Les « decision-making models » émergent comme une catégorie à part entière de LLM : au lieu de générer du texte, ils sont entraînés à choisir une action parmi un ensemble fini, avec des sorties structurées et vérifiables. L’article décrypte en profondeur cette bascule (architectures, formats de sort
Le vrai coût énergétique de l’IA locale : combien consomme réellement votre LLM à la maison (et comment le réduire)
Le débat sur l’IA locale s’est longtemps focalisé sur la VRAM et les tokens/seconde ; il est temps de regarder la facture d’électricité et l’empreinte thermique. Ce dossier de fond quantifie la consommation réelle d’un setup LLM local en 2026 (GPU consumer, mini-PC à mémoire unifiée, vieux serveur r
OWASP LLM Top 10 2026 : sécuriser un LLM open-source qui tourne chez soi, le guide de fond
La liste OWASP LLM Top 10 édition 2026 vient de paraître et son message central — « le modèle sera berné » — remet en cause la façon dont les self-hosters pensent la sécurité de leur stack locale. L’article dissèque chaque catégorie de risque (prompt injection, fuite de données via RAG, empoisonneme
Le vrai coût du Q4 : ce que la quantification GGUF fait vraiment à vos modèles en 2026
La quantification GGUF est devenue le réflexe par défaut de quiconque fait tourner un LLM open-weights chez soi : on télécharge du Q4_K_M sans y penser, comme on choisissait autrefois un JPEG à 80%. Mais que perd-on vraiment, et où ? Ce dossier de fond dissèque la chaîne complète — des formats Q4_K_
llama.cpp en 2026 : anatomie d’un moteur qui refuse de mourir (et pourquoi il reste la colonne vertébrale de l’IA locale)
llama.cpp n’est plus un simple projet expérimental : en 2026, c’est le socle sur lequel repose une bonne partie de l’écosystème local (Ollama, LM Studio, serveurs maison, outils d’agents), et ses releases récentes continuent d’apporter des gains CPU/GPU significatifs. Ce dossier de fond dissèque l’a
TorchTPU passe open source : PyTorch natif sur TPU, et si votre prochain serveur LLM local n’était plus un GPU ?
Google a ouvert le code de TorchTPU, le pont qui permet d’exécuter du PyTorch natif sur TPU sans passer par JAX/XLA à la main : c’est un basculement d’architecture pour quiconque fait tourner des LLM open weights chez soi. L’article décrypte en profondeur ce que TorchTPU change concrètement pour l’i