Introduction aux LLM
Cette page fournit un guide facile à comprendre sur les LLM (grands modèles de langage) des bases aux applications pour les passionnés d'IA.
Chapitre 12 — Service désagrégé et Kubernetes
Douzième billet du LLM Primer VI. Séparer préremplissage et décodage sur des pools GPU distincts, transporter le cache KV, et exprimer la topologie par LeaderWorkerSet, Grove et KAI.
2026-05-04
Chapitre 9 — Décodage spéculatif
Neuvième billet du LLM Primer VI. La faille mathématique du goulot séquentiel de l'autoregression, les brouillons EAGLE/Medusa/MTP, et l'arithmétique du moment où la spéculation paie.
2026-05-01
Chapitre 7 — Stratégies de batching avancées
Septième billet du LLM Primer VI. Pourquoi le batching n'est pas une optimisation mais le mouvement porteur du décodage — et pourquoi le batch est un verbe et non un nom.
2026-04-29
Chapitre 1 — La mécanique de la génération de tokens
Premier billet de la tournée du LLM Primer VI. La boucle autoregressive, le contraste préremplissage/décodage, et pourquoi un utilisateur seul laisse un H100 inactif à 99,7 pour cent.
2026-04-23