AWQ vs GPTQ : comparatif complet des méthodes de quantization pour l’inférence LLM AWQ et GPTQ sont deux méthodes de quantization 4 bits aux compromis distincts. 95 % des performances préservées avec une quantization 4 bits bien menée. Perte de 0,5 à 3 points de perplexité sur les modèles 13B et plus. 0,5 à 1,5…
Speculative Decoding : le guide complet pour accélérer l’inférence des LLM Le speculative decoding accélère l’inférence des LLM sans dégrader la qualité. Accélération de 2x à 3,5x en production Couplage modèle brouillon 1B et modèle cible 70B Vérification via rejection sampling modifié lossless Goulot d’étranglement : bande passante mémoire Coûts GPU réduits de 40% à…
Qdrant : guide complet de la base vectorielle open source pour le RAG Qdrant est un moteur de recherche de similarité open source écrit en Rust. Licence Apache 2.0 et né en 2021. Payload JSON avec filtres imbriqués. 3 Go de RAM pour 1M vecteurs 768 dimensions. Latence de 4,74 ms sur 50M vecteurs. Seuil…
NeMo Guardrails : Guide Complet d’Installation, Configuration et Sécurisation des LLM NeMo Guardrails sécurise les LLM via des rails programmables définis en Colang. Installation pip simple : pip install nemoguardrails Version 0.23.0 disponible sur PyPI, avec support Python 3.10-3.13 Langage Colang pour définir les flux conversationnels par fichiers.colang CLI intégré avec endpoint HTTP /v1/chat/completions pour…
Milvus : guide complet de la base de données vectorielle open source Milvus est une base vectorielle open source conçue pour la recherche de similarité à grande échelle. Créé par Zilliz en 2017 pour l’IA en production. Gère des dizaines de milliards de vecteurs efficacement. Excellente pour le RAG avec recherches hybrides performantes. Combine similarité…
Weaviate : Guide Complet de la Base de Données Vectorielle Open Source Weaviate est une base vectorielle open-source pour la recherche sémantique à grande échelle. Licence Apache 2.0 et plus de 20 millions de téléchargements. Algorithme HNSW par défaut, rappel de 95 à 99 %. Recherche hybride combinant vecteurs et mots-clés BM25. Recherche générative intégrant…
Graph RAG : définition, architecture et guide d’implémentation du pipeline Le pipeline GraphRAG remplace l’index vectoriel par un graphe de connaissances en 4 étapes. 4 étapes séquentielles : extraction triplets, construction graphe Neo4j, retrieval hybride, génération. Chunks de 300 à 1200 tokens avec overlap de 10 à 20% pour extraction des triplets. Retrieval hybride vecteurs…
Mixture of Experts (MoE) : Définition, Fonctionnement et Applications des Modèles IA Le MoE divise un modèle en experts spécialisés activés par un routeur. Approche « diviser pour régner » pour les sous-tâches. Sparse MoE Layer et routeur pour les transformers. Activation parcimonieuse : seulement 2 à 4 experts sur 8. Mixtral-8x7B n’active qu’une fraction…
Re-ranking avec Cohere Rerank : guide d’implémentation, performance et cas d’usage Le re-ranking affine une présélection de candidats via un cross-encoder lent mais précis, ce qui peut améliorer sa visibilité locale . Cross-encoder lit la paire requête-document ensemble pour affiner le score. 50-200 candidats présélectionnés avant le passage du reranker. Scores de pertinence améliorés de…
Évaluer un pipeline RAG avec Ragas : métriques, installation et tutoriel pratique Ragas évalue votre pipeline RAG via des métriques de 0 à 1. Faithfulness : réponse fidèle au contexte, sans hallucination. Answer relevancy : adéquation sémantique question-réponse. Context Precision : détecte les contextes superflus du retrieveur. Context Recall : un score de 0.8+ est…