Tutoriels LLM

Claude Code n’est pas gratuit par défaut. Découvrez toutes les alternatives, avec les commandes exactes et un aperçu honnête des compromis de chacune.

Exécutez Gemma 4 12B QAT en local avec llama.cpp et constatez comment la Quantization-Aware Training améliore l’inférence GGUF 4 bits, réduit la VRAM, accélère la génération et rend l’IA locale plus stable sur des GPU grand public.

Comprenez l’automatisation par hooks et démarrez avec les hooks Claude Code pour automatiser des tâches comme les tests, le formatage et les notifications.

Guide complet des plugins Claude Code. Découvrez comment installer des extensions, choisir entre Skills et MCP, et créer un enregistreur de session personnalisé de A à Z.

Pilotez votre agent IA de bureau depuis votre téléphone avec Claude Cowork Dispatch. Découvrez comment assigner des tâches et automatiser des workflows de fichiers à distance dans ce guide.

Configurez OpenClaw (anciennement Clawdbot/Moltbot), un agent auto-hébergé connectant Claude à votre Mac via WhatsApp. Recherchez des fichiers et exécutez des commandes shell depuis votre téléphone.

Créez, analysez, visualisez, entraînez, évaluez, rédigez des rapports et déployez un modèle de prédiction de churn client entièrement dans ChatGPT Work avec GPT-5.6. Aucune configuration, aucune installation, tout dans votre navigateur.

Apprenez à automatiser l’extraction de données depuis des e-mails et des PDF avec Google Apps Script et l’API Gemini. Créez dès aujourd’hui un pipeline serverless vers Google Sheets.

Lisez ce tutoriel sur le connecteur Claude Code pour configurer GitHub via MCP. Apprenez à automatiser le tri des issues open source en 20 minutes avec des fichiers locaux en lecture seule.

Exécutez GLM-5.2 en privé avec llama.cpp, sécurisez-le avec votre propre clé API, testez-le via l’interface Web et cURL, et connectez-le à OpenCode pour un workflow de codage local puissant.

Apprenez à exécuter Kimi K2.7 Code en local en cinq minutes avec le binaire précompilé llama.cpp sur quatre GPU RTX PRO 6000, puis utilisez son interface web et l’agent de codage Pi via une API compatible OpenAI.

Apprenez à accélérer l’inférence locale de Gemma 4 31B sur une seule RTX 4090 grâce au décodage spéculatif DFlash et à Flash Attention, comparés à une configuration de référence.