L'Exynos 2500 équipera les futurs Galaxy S25. Si l'entreprise sud-coréenne a toujours eu du mal à supplanter les autres SoC mobiles de chez Qualcomm, Samsung pourrait y parvenir cette fois-ci tout en ayant une consommation d'énergie réduite.
Alors que la production de la Smart ForTwo EQ a pris fin début avril, Smart n’exclut pas la possibilité de faire renaître cette micro citadine de 2,70 m de long.
Particulièrement attendus pour leurs fonctions dédiées à l'IA, les Snapdragon X de Qualcomm qui équiperont certains ordinateurs semblent être sur le point d'être entièrement dévoilés. En effet, la société américaine a publié un tweet sur X en donnant rendez-vous aux internautes le 24 avril via une très courte vidéo.
Twitter, devenu X, expérimente actuellement une nouvelle section nommée « Explore », à la place des TT (Trending Topics). Il s'agit d'un résumé de quatre actualités par Grok, l'intelligence artificielle générative d'Elon Musk. Plus personne ne verra les mêmes tendances.
Avec la sortie du Garçon et le Héron de Hayao Miyazaki, l'envie vous prendra peut-être de voir ou revoir d'autres films du studio Ghibli. Presque tous sont disponibles en SVOD sur Netflix.
Alors que le halving du bitcoin approche, de nouvelles études se montrent pessimiste quant à son influence sur le prix de la crypto-monnaie. Certains estiment que le halving ne créera pas d'augmentation, d'autres pensent qu'il va les faire chuter.
PyTorch, le framework chouchou des bidouilleurs d’IA, vient de nous pondre un petit truc cool : Torchtune ! 💎 Cette nouvelle bibliothèque native, encore en phase alpha mais déjà disponible en open-source sur GitHub, va vous permettre de fine-tuner les gros modèles de langage (LLM) comme un pro, sans vous prendre la tête.
Torchtune est donc une boîte à outils hyper flexible et modulaire qui va vous permettre de vous éclater à customiser des modèles pour vos propres besoins, le tout avec des recettes mémoire efficaces qui tournent même sur une bête carte graphique de gamer, comme les NVidia 3090/4090.
Son secret ?
Une architecture bien pensée qui mise sur l’interopérabilité avec l’écosystème des LLM, qu’ils soient open-source ou non. Concrètement, ça veut dire que vous allez pouvoir brancher Torchtune à tout un tas d’outils et de frameworks que vous adorez déjà, comme Hugging Face 🤗, PyTorch FSDP 🪢, Weights & Biases 📈, et plein d’autres.
Grâce à des recettes simples et bien documentées pour les modèles populaires comme Llama 3, Mistral ou Gemma 7B, même les débutants vont pouvoir se lancer dans l’aventure sans flipper. Bon OK, il faudra quand même un peu de bagage en PyTorch et en LLM, mais rien d’insurmontable ! Et si vous êtes un pro, vous allez pouvoir hacker le code à volonté pour l’adapter à vos besoins spécifiques.
Rien de plus simple, mon cher Watson ! Il vous suffit d’installer la dernière version stable de PyTorch (2.2.2 au moment où j’écris ces lignes), puis de télécharger Torchtune depuis PyPI avec un petit
pip install torchtune
Et voilà, vous êtes prêt à en découdre avec les LLM !
Pour vous faire les dents, je vous conseille de jeter un œil au tutoriel sur le fine-tuning de Llama2 7B. C’est le parfait point de départ pour comprendre comment Torchtune fonctionne et comment l’utiliser pour vos propres projets.
En gros, ça se passe en 4 étapes :
Téléchargez le modèle pré-entraîné et le tokenizer depuis Hugging Face Hub avec tune download.
Choisissez une recette de fine-tuning (LoRA, QLoRA, full…) et customisez-la avec un fichier de config en YAML.
Lancez l’entraînement avec tune run en précisant votre recette et votre config. Vous pouvez même faire du multi-GPU avec torchrun !
Admirez le résultat et testez votre modèle fine-tuné avec une inférence locale. Si tout se passe bien, exportez-le avec ExecuTorch pour le déployer en prod, ou utilisez les API de quantification de Torchao pour l’exporter en int4 ou int8 et l’utiliser sur mobile ou en edge.
Facile, non ? 😄
Bon OK, j’avoue, j’ai un peu simplifié. En vrai, il y a pas mal de subtilités et de paramètres à régler pour obtenir les meilleurs résultats, comme le learning rate, le nombre d’époques, la taille du batch, le ratio de LoRA, et tout un tas d’autres trucs, mais c’est justement sa flexibilité qui vous permet d’expérimenter à l’infini pour trouver la combinaison parfaite.
Bref, si vous êtes dev et que vous aimez jouer avec les LLM c’est à tester.
La saison régulière de NBA est désormais terminée. Il est maintenant temps de faire place aux phases finales, avec déjà de belles affiches pour le début des playoffs. Les Denver Nuggets de Nikola Jokic visent le back-to-back (deux titres de suite) et devront affronter les Los Angeles Lakers de LeBron James au premier tour.
Il arrive assez souvent qu'une application iOS soit disponible à l'étranger, mais pas en France. Heureusement, il existe une méthode simple pour accéder aux App Store des autres pays, pour pas exemple télécharger l'émulateur de jeux Nintendo « Delta ».
Vous êtes-vous déjà demandé ce qui se cache dans les profondeurs obscures des dépôts Git publics ? Eh bien, figurez-vous qu’il y a un outil en ligne qui permet de dénicher des trucs de dingue ! Ça s’appelle Grep.app et c’est un moteur de recherche qui va vous faire halluciner.
Concrètement, vous balancez votre recherche dans la barre et hop, ça vous sort tous les résultats où votre mot-clé apparaît dans les repos Git publics. Genre, vous tapez une adresse email et vous tombez sur tous les endroits où elle est mentionnée. Mais attention, hein… Y a pas que des trucs anodins qui traînent dans ces dépôts. Si vous cherchez un peu, vous pouvez même tomber sur des clés d’API AWS ou Google !
Bon, après faut pas déconner non plus. Si vous tombez sur des clés dans un dépôt public, considérez-les comme grillées direct. Même si le dépôt est supprimé par la suite, y a plein de petits malins qui font ce genre de recherches régulièrement. Donc méfiance !
Cela dit, Github a quand même mis en place un système d’alerte pour les clés, mots de passe, etc qui se retrouvent dans le code. Du coup, y a des chances que la plupart soient invalidées assez vite, soit par le développeur qui change sa clé, soit direct par le fournisseur. Mais on n’est jamais trop prudent…
En parlant de Github, ils ont aussi leur propre outil de recherche de code qui est plutôt balèze. Ça s’appelle Github Code Search. Ça indexe environ 45 millions de dépôts, ce qui est déjà pas mal !
En gros, ils utilisent un moteur de recherche maison qui indexe le contenu avec une technique appelée « sparse ngrams ». D’après eux, ça permet d’exécuter les recherches plus rapidement, tout en étant un index plus petit. Si vous voulez en savoir plus sur la technologie derrière, ils ont publié un article de blog super intéressant.
Maintenant, est-ce que Grep.app est à la hauteur face à Github Code Search ? Difficile à dire… Une chose est sûre, c’est que Grep.app a l’air de se concentrer uniquement sur le code en lui-même. Donc si vous cherchez des chaînes de texte dans de la prose qui se retrouve dans des recherches de code, vous risquez de passer à côté avec Grep.app. Genre pour chercher dans des fichiers texte ou Markdown.
Et ça, c’est un peu dommage. Parce que des fois, on a besoin de chercher du code avec plein de caractères spéciaux vicieux. Et là, la recherche de code actuelle de Github nous laisse tomber. Mais bon, on peut pas tout avoir non plus… En attendant, Grep.app reste quand même un outil bien pratique pour dénicher des infos cachées dans les entrailles de Git. Et puis c’est gratuit et open-source en plus !
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