Mon blog.
projets et tests de modèles
Je présente mes projets d’IA et mes tests sur le DGX Spark, avec du code, les paramètres et une explication des résultats.
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18-08-26·Carnets de développement001Carnets de développement 7 min
Rendre mon blog lisible par les agents IA
J'ai ajouté des versions Markdown, un index pour agents et des contrôles de build. Pas pour une astuce GEO, mais pour rendre la source moins ambiguë.
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23-06-26·IA sur site002IA sur site 7 min
Gemma-4 v23 sur le DGX Spark
Nouveaux runs vLLM v0.23.0 pour Gemma-4 sur DGX Spark : BF16, NVFP4 et MTP comparés sur decode, TTFT, tails et limites pratiques pour agents locaux.
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22-05-26·IA sur site003IA sur site 6 min
Les trois chiffres d'une DGX Spark rapide
Decode, prefill et queueing : trois chiffres décident si une DGX Spark semble rapide sous une vraie charge, et ce sont eux que la plupart des tests oublient.
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05-05-26·Réflexions004Réflexions 7 min
Pourquoi ce blog et cette arena existent
Je cherchais des chiffres concrets sur l'IA locale sur le DGX Spark, sans en trouver. Alors je les mesure moi-meme et je batis le blog et l'arena en etabli.
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03-05-26·IA sur site005IA sur site 15 min
Gemma-4 sur la DGX Spark : NVFP4 vs BF16
Neuf benchmarks identiques, deux précisions. NVFP4 est 22 à 92 pour cent plus rapide par token, et la capacité grimpe de 69 pour cent aux heures de pointe.
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03-05-26·IA sur site006IA sur site 19 min
Nemotron-3 sur le DGX Spark : BF16 vs FP8 vs NVFP4
Un modèle, trois précisions, le même Spark. Ce que font budget mémoire, vitesse de decode et tail-latency quand tu passes de 16 à 8 puis 4 bits.
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01-05-26·IA sur site007IA sur site 30 min
Gemma-4 sur le DGX Spark : le prix du contexte
Neuf benchmarks de Gemma-4-26B-A4B-it sur le DGX Spark avec llama-benchy et vLLM. Le decode tient ; le prefill et la file d'attente decident du ressenti.
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01-05-26·IA sur site008IA sur site 8 min
J'ai mis un assistant 24/7 sur un Raspberry Pi
Un build-log sur OpenClaw sur un Raspberry Pi 5 : Slack comme interface, GPT-5.5 comme modèle, et le Pi comme couche agent always-on à côté du DGX Spark.
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01-05-26·IA sur site009IA sur site 9 min
Ce que la quantization s'est révélée être
Retour pratique sur la quantization sur la DGX Spark : ce que BF16, FP8 et NVFP4 font à la mémoire, la vitesse et la tail-latency, après trois rounds avec vLLM.