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My name is Antonio DA SILVA PACHECO ([[CV_PACHECO]] [https://infocepo.com Website] [https://fr.linkedin.com/in/antonio-d-49682273?trk=people-guest_people_search-card LINKEDIN]).
[[File:Infocepo-picture.png|thumb|right|Découvrir le cloud et l’IA sur infocepo.com]]
<br>
With this site, I want to share my projects.
<br>


=NEWS=
= infocepo.com – Cloud, IA & Labs =
==LAB CLOUD==
I want to share my [[LAB project]].<br>
<br>
[[file:Infocepo.drawio.png]]
==Servers audit==
I made [[ServerDiff.sh]] script to audit servers.
You can track configuration drift.
You can check if your environments are the same.


==CLOUD migration example==
Bienvenue sur le portail '''infocepo.com'''.
*1.5 days: infra audit (82 clustered services) ([https://infocepo.com/wiki/index.php/ServerDiff.sh audit own tool])


*1.5 days: physical and virtual target CLOUD architecture diagram
Ce wiki s’adresse aux administrateurs système, ingénieurs cloud, développeurs, étudiants et passionnés qui veulent :


*1.5 days: physical compliance of 2 CLOUD (6 hypervisors, 6TB memory)
* Comprendre les architectures modernes (Kubernetes, OpenStack, bare-metal, HPC…)
* Mettre en place des assistants IA privés et des outils de productivité
* Construire des labs concrets pour apprendre en pratiquant
* Préparer des audits, migrations et automatisations à grande échelle


*1 days: installation of the 2 CLOUD
L’objectif : transformer la théorie en '''scripts, diagrammes et architectures réutilisables'''.


*.5 day: stability check
__TOC__
{| style="border-spacing:0;width:18.12cm;"
 
|- style="background-color:#ffc000;border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;"
----
| align=center style="color:#000000;" | '''ACTION'''
 
| align=center style="color:#000000;" | '''RESULT'''
= Démarrer rapidement =
| align=center style="color:#000000;" | '''OK/NOK'''
 
== Parcours recommandés ==
 
; 1. Monter un assistant IA privé
* Déployer un stack type : '''Open WebUI + Ollama + GPU''' (H100 ou GPU grand public)
* Ajouter un modèle de chat + un modèle de résumé
* Intégrer des données internes (RAG, embeddings)
 
; 2. Lancer un lab Cloud
* Créer un petit cluster (Kubernetes, OpenStack ou bare-metal)
* Mettre en place un pipeline de déploiement (Helm, Ansible, Terraform…)
* Ajouter un service IA (transcription, résumé, chatbot…)
 
; 3. Préparer un audit/migration
* Inventorier les serveurs avec '''ServerDiff.sh'''
* Dessiner l’architecture cible (diagrammes cloud)
* Automatiser la migration avec des scripts reproductibles
 
== Résumé des contenus ==
 
* '''Guides & outils IA''' : assistants, modèles, évaluations, GPU
* '''Cloud & infra''' : HA, HPC, web-scale, DevSecOps
* '''Labs & scripts''' : audit, migration, automation
* '''Tableaux comparatifs''' : Kubernetes vs OpenStack vs AWS vs bare-metal, etc.
 
----
 
= Assistants IA & Outils Cloud =
 
== Assistants IA ==
 
; '''ChatGPT'''
* [https://chat.openai.com ChatGPT] – Assistant conversationnel public, adapté à l’exploration, à la rédaction et à l’expérimentation rapide.
 
; '''Assistants IA auto-hébergés'''
* [https://github.com/open-webui/open-webui Open WebUI] + [https://www.scaleway.com/en/h100-pcie-try-it-now/ GPU H100] + [https://ollama.com Ollama] 
: Stack type pour assistants privés, LLMs auto-hébergés et API compatibles OpenAI.
* [https://github.com/ynotopec/summarize Private summary] – Résumeur local, rapide et hors-ligne pour vos propres données.
 
== Développement, modèles & suivi ==
 
; '''Découvrir et suivre les modèles'''
* [https://ollama.com/library LLM Trending] – Bibliothèque de modèles (chat, code, RAG…) pour déploiement local.
* [https://huggingface.co/models Models Trending] – Marketplace de modèles, filtrage par tâche, taille, licence.
* [https://huggingface.co/models?pipeline_tag=image-text-to-text&sort=trending Img2txt Trending] – Modèles vision-langage (image → texte).
* [https://huggingface.co/spaces/TIGER-Lab/GenAI-Arena Txt2img Evaluation] – Comparaison de modèles de génération d’images.
 
; '''Évaluation & benchmarks'''
* [https://lmarena.ai/leaderboard ChatBot Evaluation] – Classement de chatbots (modèles open-source et propriétaires).
* [https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard Embedding Leaderboard] – Benchmark des modèles d’embedding pour RAG et recherche sémantique.
* [https://ann-benchmarks.com Vectors DB Ranking] – Comparatif de bases vectorielles (latence, mémoire, fonctionnalités).
* [https://top500.org/lists/green500/ HPC Efficiency] – Classement des supercalculateurs les plus efficaces énergétiquement.
 
; '''Outils de développement & fine-tuning'''
* [https://github.com/search?q=stars%3A%3E15000+forks%3A%3E1500+created%3A%3E2022-06-01&type=repositories&s=updated&o=desc Project Trending] – Grands projets open source récents, triés par popularité et activité.
* [https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory LLM Fine Tuning] – Framework avancé pour fine-tuning de LLMs (instruction-tuning, LoRA, etc.).
* [https://www.perplexity.ai Perplexity AI] – Recherche avancée et synthèse orientée “copilote de recherche”.
 
== Matériel IA & GPU ==
 
; '''GPU & accélérateurs'''
* [https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/ NVIDIA H100] – GPU datacenter pour clusters Kubernetes et workloads IA intensifs.
* NVIDIA 5080 – GPU grand public pour déploiements privés de LLMs à moindre coût.
* [https://www.mouser.fr/ProductDetail/BittWare/RS-GQ-GC1-0109?qs=ST9lo4GX8V2eGrFMeVQmFw%3D%3D GROQ LLM accelerator] – Accélérateur matériel dédié à l’inférence LLM.
 
----
 
= Modèles ouverts & Endpoints internes =
 
''(Dernière mise à jour : 26/07/2025)''
 
Les modèles ci-dessous correspondent à des '''endpoints logiques''' (par exemple via un proxy ou une gateway), choisis pour des usages précis.
 
{| class="wikitable"
! Endpoint !! Description / Cas d’usage principal
|-
| '''ai-chat''' || Basé sur '''gemma3n''' – Chat généraliste, bon compromis coût / qualité.
|-
|-
| style="border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" | Disable all nodes minus one. (maintenance mode)
| '''ai-translate''' || gemma3n, température = 0 – Traduction déterministe, reproductible (FR, EN, autres langues).
| style="border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" | All resources started whitout disruption.
| style="background-color:#d8e4bc;border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" |
|-
|-
| style="border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" | Activate all nodes. Power off all nodes minus one, different from the previous test.
| '''ai-summary''' || qwen2.5 – Modèle optimisé pour la synthèse de textes longs (rapports, docs, transcriptions).
| style="border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" | All resources started.
| style="background-color:#d8e4bc;border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" |
|-
|-
| style="border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" | Power off simultaneous all nodes. Power on simultaneous all nodes.
| '''ai-code''' || mistral-small – Raisonnement sur le code, explication et refactorisation.
| style="border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" | All resources started on all nodes.
| style="background-color:#d8e4bc;border:0.05pt solid #000000;padding:0.049cm;color:#000000;" |
|-
|-
| '''ai-code-completion''' || granite-2b – Complétion de code rapide, pensée pour l’auto-complétion IDE.
|-
| '''ai-parse''' || gemma2-simpo – Extraction structurée, parsing de logs / JSON / tableaux.
|-
| '''ai-RAG-FR''' || qwen2.5 – Usage RAG en français (connaissance métier, FAQ internes).
|-
| '''mannix/gemma2-9b-simpo''' || Intégration avec '''OllamaFunctions''' (outils, API, automation).
|}
|}
*1.5 days: CLOUD automation study


*1.5 days: 6 templates (2 CLOUD, 2 OS, 8 environments, 2 versions)
Idée d’usage : chaque endpoint est associé à un ou plusieurs labs (chat, résumé, parsing, RAG, etc.) dans la section Cloud Lab.


*1 day: migration diagram
----
[[File:Diagram-migration-ORACLE-KVM-v2.drawio.png]]


*1.5 days: 138 lines of industrialization code for migration ([https://infocepo.com/wiki/index.php/MigrationApp.sh migration own code])
= Actualités & Tendances =


*1.5 days: process stabilization
* [https://www.youtube.com/@lev-selector/videos Top AI News] – Sélection vidéo des actus IA.
* [https://betterprogramming.pub/color-your-captions-streamlining-live-transcriptions-with-diart-and-openais-whisper-6203350234ef Real-time transcription with Diart + Whisper] – Exemple de transcription temps réel avec détection de locuteurs.
* [https://github.com/openai-translator/openai-translator OpenAI Translator] – Extension / client moderne pour traduction assistée par LLM.
* [https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/conversational-search Opensearch with LLM] – Recherche conversationnelle basée sur LLMs et OpenSearch.


*1.5 days: CLOUD benchmark vs old INFRA
----


*.5 days: calibration of unavailability time per unit migration
= Formation & Apprentissage =


*5 minutes (effective load): 82 VM (env, os, application_code, 2 IP)
* [https://www.youtube.com/watch?v=4Bdc55j80l8 Transformers Explained] – Introduction aux Transformers, architecture clé des LLMs.
* Labs, scripts et retours d’expérience concrets dans le projet [[LAB project|CLOUD LAB]] ci-dessous.


Total = 15 man-days
----
 
= Cloud Lab & Projets d’Audit =
 
[[File:Infocepo.drawio.png|400px|Diagramme de référence Cloud Lab]]
 
Le '''Cloud Lab''' propose des scénarios reproductibles : audit d’infrastructure, migration vers le cloud, automatisation, haute disponibilité.
 
== Projet d’audit – Cloud Audit ==
 
; '''[[ServerDiff.sh]]'''
Script Bash d’audit de serveurs pour :
 
* détecter les dérives de configuration,
* comparer plusieurs environnements,
* préparer une migration ou un plan de remédiation.
 
== Exemple de migration Cloud ==
 
[[File:Diagram-migration-ORACLE-KVM-v2.drawio.png|400px|Diagramme de migration Cloud]]
 
Exemple : migration d’environnements virtuels vers un cloud modernisé, avec audit, design d’architecture et automatisation.
 
{| class="wikitable"
! Tâche !! Description !! Durée (jours)
|-
| Audit de l’infrastructure || 82 services, audit automatisé via '''ServerDiff.sh''' || 1,5
|-
| Diagramme d’architecture cloud || Conception et documentation visuelle || 1,5
|-
| Contrôle de conformité || 2 clouds, 6 hyperviseurs, 6 To de RAM || 1,5
|-
| Installation des plateformes cloud || Déploiement des environnements cibles principaux || 1,0
|-
| Vérification de stabilité || Tests de fonctionnement précoce || 0,5
|-
| Étude d’automatisation || Identification et automatisation des tâches répétitives || 1,5
|-
| Développement de templates || 6 templates, 8 environnements, 2 clouds / OS || 1,5
|-
| Diagramme de migration || Illustration du processus de migration || 1,0
|-
| Écriture du code de migration || 138 lignes (voir '''MigrationApp.sh''') || 1,5
|-
| Stabilisation du process || Validation que la migration est reproductible || 1,5
|-
| Benchmarking cloud || Comparaison de performance vs infrastructure legacy || 1,5
|-
| Calage du downtime || Calcul du temps de coupure par migration || 0,5
|-
| Chargement des VMs || 82 VMs : OS, code, 2 IP par VM || 0,1
|-
! colspan=2 align="right"| '''Total''' !! 15 jours·homme
|}


==CLOUD improvement==
=== Vérification de stabilité (HA minimale) ===
[[File:WebModelDiagram.drawio.png]]
*Formalize your infrastructure as much as possible for more flexibility, low complexity and less technology lock-in.
*Use a name server able to handle the position of your customers like GDNS.
*Use a minimal instance and use a network load balancer like LVS. Monitor the global load of your instances and add/delete dynamically as needed.
*Or, many providers have dynamic computing services. Compare the prices. But take care about the technology lock-in.
*Use a very efficient TLS decoder like the ATS decoder without blocking.
*Use very fast http cache like VARNISH.
*Use a big cache for big files like ATS.
*...
*Use serverless service for standard runtimes like Java, Python and PHP. But beware of certain incompatibilities and a lack of consistency over time.
*...
*Each time you need dynamic computing power think about load balancing or native service from the providers (caution about providers services!)
*...
*Try to use open source STACKs as much as possible
*...
*Use cache for your databases like MEMCACHED


==CLOUD vs HW==
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|'''Function'''
! Action !! Résultat attendu
|'''KUBERNETES'''
|'''OPENSTACK'''
|'''AWS'''
|'''Bare-metal'''
|'''HPC'''
|'''CRM'''
|'''OVIRT'''
|-
|-
|DEPLOY
| Extinction d’un nœud || Tous les services doivent redémarrer automatiquement sur les nœuds restants.
|HELM/ANSIBLE/SH
|HELM/ANSIBLE/SH
|TERRAFORM/CLOUDFOUNDATION
|ANSIBLE/SH
|XCAT/CLUSH
|ANSIBLE/SH
|ANSIBLE/PYTHON/SH
|-
|-
|BOOTSTRAP
| Extinction / rallumage simultané de tous les nœuds || Tous les services doivent remonter correctement après redémarrage.
|API/CLI
|}
|PXE/API/CLI
 
|API/CLI
----
|PXE/IPMI
 
|PXE/IPMI
= Architecture Web & Bonnes Pratiques =
|PXE/IPMI
 
|PXE/API
[[File:WebModelDiagram.drawio.png|400px|Architecture Web de référence]]
 
Principes pour concevoir des architectures web scalables et portables :
 
* Favoriser une infrastructure '''simple, modulaire et flexible'''.
* Suivre la localisation des clients (GDNS ou équivalent) pour rapprocher les contenus.
* Utiliser des load balancers réseau (LVS, IPVS) pour la montée en charge.
* Comparer systématiquement les coûts, et se méfier du '''vendor lock-in'''.
* TLS :
** HAProxy pour les frontends rapides,
** Envoy pour la compatibilité et les cas avancés (mTLS, HTTP/2/3).
* Cache :
** Varnish, Apache Traffic Server pour les gros volumes de contenu.
* Privilégier les stacks open source et les caches de base de données (ex. Memcached).
* Utiliser des files de messages, buffers et quotas pour lisser les pics de charge.
* Pour des architectures complètes :
** [https://wikitech.wikimedia.org/wiki/Wikimedia_infrastructure Wikimedia Cloud Architecture]
** [https://github.com/systemdesign42/system-design System Design GitHub]
 
----
 
= Comparatif des grandes plateformes Cloud =
 
{| class="wikitable"
! Fonction !! Kubernetes !! OpenStack !! AWS !! Bare-metal !! HPC !! CRM !! oVirt
|-
|-
|
| '''Outils de déploiement''' || Helm, YAML, ArgoCD, Juju || Ansible, Terraform, Juju || CloudFormation, Terraform, Juju || Ansible, Shell || xCAT, Clush || Ansible, Shell || Ansible, Python
|
|
|
|
|
|
|
|-
|-
|Router
| '''Méthode de bootstrap''' || API || API, PXE || API || PXE, IPMI || PXE, IPMI || PXE, IPMI || PXE, API
|API/CLI (kube-router)
|API/CLI (router/subnet)
|API/CLI (Route table/subnet)
|LINUX/OVS/external
|XCAT/external
|LINUX/external
|API
|-
|-
|Firewall
| '''Contrôle des routeurs''' || Kube-router || API Routeur/Sous-réseau || Route Table / Subnet API || Linux, OVS || xCAT || Linux || API
|INGRESS/EGRESS/ISTIO
|API/CLI (Security groups)
|API/CLI (Security group)
|LINUX (NFT)
|LINUX (NFT)
|LINUX (NFT)
|API
|-
|-
|Vlan
| '''Contrôle du pare-feu''' || Istio, NetworkPolicy || Security Groups API || Security Group API || Pare-feu Linux || Pare-feu Linux || Pare-feu Linux || API
|DANM
|API/CLI (VPC)
|API/CLI (VPC)
|OVS/LINUX/external
|XCAT/external
|LINUX/external
|API
|-
|-
|
| '''Virtualisation réseau''' || VLAN, VxLAN, autres || VPC || VPC || OVS, Linux || xCAT || Linux || API
|
|
|
|
|
|
|
|-
|-
|Name server
| '''DNS''' || CoreDNS || DNS-Nameserver || Route 53 || GDNS || xCAT || Linux || API
|coredns
|dns-nameserver
|Amazon Route 53
|GDNS
|XCAT
|LINUX/external
|API/external
|-
|-
|Load balancer
| '''Load Balancer''' || Kube-proxy, LVS || LVS || Network Load Balancer || LVS || SLURM || Ldirectord || N/A
|kube-proxy/LVS(IPVS)
|LVS
|Network Load Balancer
|LVS
|SLURM
|Ldirectord
|
|-
|-
|Storage
| '''Options de stockage''' || Local, Cloud, PVC || Swift, Cinder, Nova || S3, EFS, EBS, FSx || Swift, XFS, EXT4, RAID10 || GPFS || SAN || NFS, SAN
|many
|SWIFT/CINDER/NOVA
|S3/EFS/FSX/EBS
|OPENSTACK SWIFT/XFS/EXT4/RAID10
|GPFS
|SAN
|NFS/SAN
|}
|}


==CLOUD REF==
Ce tableau sert de point de départ pour choisir la bonne pile selon :
[https://landscape.cncf.io/?fullscreen=yes CLOUD REF]
 
* Niveau de contrôle souhaité (API vs bare-metal),
* Contexte (on-prem, cloud public, HPC, CRM…),
* Outillage d’automatisation déjà en place.
 
----
 
= Liens utiles Cloud & IT =
 
* [https://cloud.google.com/free/docs/aws-azure-gcp-service-comparison Cloud Providers Compared] – Correspondance des services AWS / Azure / GCP.
* [https://global-internet-map-2021.telegeography.com/ Global Internet Topology Map] – Cartographie globale de l’Internet.
* [https://landscape.cncf.io/?fullscreen=yes CNCF Official Landscape] – Panorama des projets cloud-native (CNCF).
* [https://wikitech.wikimedia.org/wiki/Wikimedia_infrastructure Wikimedia Cloud Wiki] – Infrastructure Wikimedia, exemple réel à grande échelle.
* [https://openapm.io OpenAPM – SRE Tools] – Outillage APM / observabilité.
* [https://access.redhat.com/downloads/content/package-browser RedHat Package Browser] – Recherche de paquets et versions chez Red Hat.
* [https://www.silkhom.com/barometre-2021-des-tjm-dans-informatique-digital Baromètre TJM Freelance IT] – Référentiel de tarifs freelances.
* [https://www.glassdoor.fr/salaire/Hays-Salaires-E10166.htm IT Salaries (Glassdoor)] – Indications de salaires IT.
 
----
 
= Avancé : Haute Disponibilité, HPC & DevSecOps =
 
== Haute Disponibilité avec Corosync & Pacemaker ==
 
[[File:HA-REF.drawio.png|400px|Architecture de cluster HA]]
 
Principes de base :
 
* Clusters multi-nœuds ou bi-sites pour la redondance.
* Utilisation d’IPMI pour le fencing, provisioning via PXE/NTP/DNS/TFTP.
* Pour un cluster 2 nœuds : 
  – séquencer le fencing pour éviter les split-brains, 
  – 3 nœuds ou plus restent recommandés pour la production.
 
=== Pattern de ressources courant ===
 
* Stockage multipath, LUN, LVM, NFS.
* Ressources utilisateurs et processus applicatifs.
* IP virtuelle, enregistrements DNS, listeners réseau.
 
== HPC ==
 
[[File:HPC.drawio.png|400px|Vue d’ensemble d’un cluster HPC]]
 
* Orchestration de jobs (SLURM ou équivalent).
* Partage de stockage haute performance (GPFS, Lustre…).
* Intégration possible avec des workloads IA (entraînement massif, inference sur GPU).
 
== DevSecOps ==
 
[[File:DSO-POC-V3.drawio.png|400px|Design de référence DevSecOps]]
 
* Pipelines CI/CD avec contrôles de sécurité intégrés (linting, SAST, DAST, SBOM).
* Observabilité (logs, metrics, traces) intégrée dès la conception.
* Automatisation des scans de vulnérabilités, gestion des secrets, policy-as-code.
 
----
 
= À propos & Contributions =
 
Pour plus d’exemples, de scripts, de diagrammes et de retours d’expérience, consulter :


==aws-azure-gcp service comparison==
* [https://infocepo.com infocepo.com]
*[https://cloud.google.com/free/docs/aws-azure-gcp-service-comparison aws-azure-gcp service comparison]


==Top Infrastructure model==
Les suggestions de correction, d’amélioration de diagrammes, ou de nouveaux labs sont les bienvenues. 
*[https://wikitech.wikimedia.org/wiki/Wikimedia_infrastructure Wikipedia]
Ce wiki a vocation à rester un '''laboratoire vivant''' pour l’IA, le cloud et l’automatisation.
==IT salaries==
*[http://jobsearchtech.about.com/od/educationfortechcareers/tp/HighestCerts.htm Top technical certifications]
*[https://www.silkhom.com/barometre-2021-des-tjm-dans-informatique-digital/ IT]
*[http://www.journaldunet.com/solutions/emploi-rh/salaire-dans-l-informatique-hays/ IT]
==REDHAT package browser==
[https://access.redhat.com/downloads/content/package-browser REDHAT package browser]

Latest revision as of 15:13, 24 November 2025

Découvrir le cloud et l’IA sur infocepo.com

infocepo.com – Cloud, IA & Labs

Bienvenue sur le portail infocepo.com.

Ce wiki s’adresse aux administrateurs système, ingénieurs cloud, développeurs, étudiants et passionnés qui veulent :

  • Comprendre les architectures modernes (Kubernetes, OpenStack, bare-metal, HPC…)
  • Mettre en place des assistants IA privés et des outils de productivité
  • Construire des labs concrets pour apprendre en pratiquant
  • Préparer des audits, migrations et automatisations à grande échelle

L’objectif : transformer la théorie en scripts, diagrammes et architectures réutilisables.

Démarrer rapidement

Parcours recommandés

1. Monter un assistant IA privé
  • Déployer un stack type : Open WebUI + Ollama + GPU (H100 ou GPU grand public)
  • Ajouter un modèle de chat + un modèle de résumé
  • Intégrer des données internes (RAG, embeddings)
2. Lancer un lab Cloud
  • Créer un petit cluster (Kubernetes, OpenStack ou bare-metal)
  • Mettre en place un pipeline de déploiement (Helm, Ansible, Terraform…)
  • Ajouter un service IA (transcription, résumé, chatbot…)
3. Préparer un audit/migration
  • Inventorier les serveurs avec ServerDiff.sh
  • Dessiner l’architecture cible (diagrammes cloud)
  • Automatiser la migration avec des scripts reproductibles

Résumé des contenus

  • Guides & outils IA : assistants, modèles, évaluations, GPU
  • Cloud & infra : HA, HPC, web-scale, DevSecOps
  • Labs & scripts : audit, migration, automation
  • Tableaux comparatifs : Kubernetes vs OpenStack vs AWS vs bare-metal, etc.

Assistants IA & Outils Cloud

Assistants IA

ChatGPT
  • ChatGPT – Assistant conversationnel public, adapté à l’exploration, à la rédaction et à l’expérimentation rapide.
Assistants IA auto-hébergés
Stack type pour assistants privés, LLMs auto-hébergés et API compatibles OpenAI.
  • Private summary – Résumeur local, rapide et hors-ligne pour vos propres données.

Développement, modèles & suivi

Découvrir et suivre les modèles
  • LLM Trending – Bibliothèque de modèles (chat, code, RAG…) pour déploiement local.
  • Models Trending – Marketplace de modèles, filtrage par tâche, taille, licence.
  • Img2txt Trending – Modèles vision-langage (image → texte).
  • Txt2img Evaluation – Comparaison de modèles de génération d’images.
Évaluation & benchmarks
  • ChatBot Evaluation – Classement de chatbots (modèles open-source et propriétaires).
  • Embedding Leaderboard – Benchmark des modèles d’embedding pour RAG et recherche sémantique.
  • Vectors DB Ranking – Comparatif de bases vectorielles (latence, mémoire, fonctionnalités).
  • HPC Efficiency – Classement des supercalculateurs les plus efficaces énergétiquement.
Outils de développement & fine-tuning
  • Project Trending – Grands projets open source récents, triés par popularité et activité.
  • LLM Fine Tuning – Framework avancé pour fine-tuning de LLMs (instruction-tuning, LoRA, etc.).
  • Perplexity AI – Recherche avancée et synthèse orientée “copilote de recherche”.

Matériel IA & GPU

GPU & accélérateurs
  • NVIDIA H100 – GPU datacenter pour clusters Kubernetes et workloads IA intensifs.
  • NVIDIA 5080 – GPU grand public pour déploiements privés de LLMs à moindre coût.
  • GROQ LLM accelerator – Accélérateur matériel dédié à l’inférence LLM.

Modèles ouverts & Endpoints internes

(Dernière mise à jour : 26/07/2025)

Les modèles ci-dessous correspondent à des endpoints logiques (par exemple via un proxy ou une gateway), choisis pour des usages précis.

Endpoint Description / Cas d’usage principal
ai-chat Basé sur gemma3n – Chat généraliste, bon compromis coût / qualité.
ai-translate gemma3n, température = 0 – Traduction déterministe, reproductible (FR, EN, autres langues).
ai-summary qwen2.5 – Modèle optimisé pour la synthèse de textes longs (rapports, docs, transcriptions).
ai-code mistral-small – Raisonnement sur le code, explication et refactorisation.
ai-code-completion granite-2b – Complétion de code rapide, pensée pour l’auto-complétion IDE.
ai-parse gemma2-simpo – Extraction structurée, parsing de logs / JSON / tableaux.
ai-RAG-FR qwen2.5 – Usage RAG en français (connaissance métier, FAQ internes).
mannix/gemma2-9b-simpo Intégration avec OllamaFunctions (outils, API, automation).

Idée d’usage : chaque endpoint est associé à un ou plusieurs labs (chat, résumé, parsing, RAG, etc.) dans la section Cloud Lab.

Actualités & Tendances

Formation & Apprentissage

  • Transformers Explained – Introduction aux Transformers, architecture clé des LLMs.
  • Labs, scripts et retours d’expérience concrets dans le projet CLOUD LAB ci-dessous.

Cloud Lab & Projets d’Audit

Diagramme de référence Cloud Lab

Le Cloud Lab propose des scénarios reproductibles : audit d’infrastructure, migration vers le cloud, automatisation, haute disponibilité.

Projet d’audit – Cloud Audit

ServerDiff.sh

Script Bash d’audit de serveurs pour :

  • détecter les dérives de configuration,
  • comparer plusieurs environnements,
  • préparer une migration ou un plan de remédiation.

Exemple de migration Cloud

Diagramme de migration Cloud

Exemple : migration d’environnements virtuels vers un cloud modernisé, avec audit, design d’architecture et automatisation.

Tâche Description Durée (jours)
Audit de l’infrastructure 82 services, audit automatisé via ServerDiff.sh 1,5
Diagramme d’architecture cloud Conception et documentation visuelle 1,5
Contrôle de conformité 2 clouds, 6 hyperviseurs, 6 To de RAM 1,5
Installation des plateformes cloud Déploiement des environnements cibles principaux 1,0
Vérification de stabilité Tests de fonctionnement précoce 0,5
Étude d’automatisation Identification et automatisation des tâches répétitives 1,5
Développement de templates 6 templates, 8 environnements, 2 clouds / OS 1,5
Diagramme de migration Illustration du processus de migration 1,0
Écriture du code de migration 138 lignes (voir MigrationApp.sh) 1,5
Stabilisation du process Validation que la migration est reproductible 1,5
Benchmarking cloud Comparaison de performance vs infrastructure legacy 1,5
Calage du downtime Calcul du temps de coupure par migration 0,5
Chargement des VMs 82 VMs : OS, code, 2 IP par VM 0,1
Total 15 jours·homme

Vérification de stabilité (HA minimale)

Action Résultat attendu
Extinction d’un nœud Tous les services doivent redémarrer automatiquement sur les nœuds restants.
Extinction / rallumage simultané de tous les nœuds Tous les services doivent remonter correctement après redémarrage.

Architecture Web & Bonnes Pratiques

Architecture Web de référence

Principes pour concevoir des architectures web scalables et portables :

  • Favoriser une infrastructure simple, modulaire et flexible.
  • Suivre la localisation des clients (GDNS ou équivalent) pour rapprocher les contenus.
  • Utiliser des load balancers réseau (LVS, IPVS) pour la montée en charge.
  • Comparer systématiquement les coûts, et se méfier du vendor lock-in.
  • TLS :
    • HAProxy pour les frontends rapides,
    • Envoy pour la compatibilité et les cas avancés (mTLS, HTTP/2/3).
  • Cache :
    • Varnish, Apache Traffic Server pour les gros volumes de contenu.
  • Privilégier les stacks open source et les caches de base de données (ex. Memcached).
  • Utiliser des files de messages, buffers et quotas pour lisser les pics de charge.
  • Pour des architectures complètes :

Comparatif des grandes plateformes Cloud

Fonction Kubernetes OpenStack AWS Bare-metal HPC CRM oVirt
Outils de déploiement Helm, YAML, ArgoCD, Juju Ansible, Terraform, Juju CloudFormation, Terraform, Juju Ansible, Shell xCAT, Clush Ansible, Shell Ansible, Python
Méthode de bootstrap API API, PXE API PXE, IPMI PXE, IPMI PXE, IPMI PXE, API
Contrôle des routeurs Kube-router API Routeur/Sous-réseau Route Table / Subnet API Linux, OVS xCAT Linux API
Contrôle du pare-feu Istio, NetworkPolicy Security Groups API Security Group API Pare-feu Linux Pare-feu Linux Pare-feu Linux API
Virtualisation réseau VLAN, VxLAN, autres VPC VPC OVS, Linux xCAT Linux API
DNS CoreDNS DNS-Nameserver Route 53 GDNS xCAT Linux API
Load Balancer Kube-proxy, LVS LVS Network Load Balancer LVS SLURM Ldirectord N/A
Options de stockage Local, Cloud, PVC Swift, Cinder, Nova S3, EFS, EBS, FSx Swift, XFS, EXT4, RAID10 GPFS SAN NFS, SAN

Ce tableau sert de point de départ pour choisir la bonne pile selon :

  • Niveau de contrôle souhaité (API vs bare-metal),
  • Contexte (on-prem, cloud public, HPC, CRM…),
  • Outillage d’automatisation déjà en place.

Liens utiles Cloud & IT

Avancé : Haute Disponibilité, HPC & DevSecOps

Haute Disponibilité avec Corosync & Pacemaker

Architecture de cluster HA

Principes de base :

  • Clusters multi-nœuds ou bi-sites pour la redondance.
  • Utilisation d’IPMI pour le fencing, provisioning via PXE/NTP/DNS/TFTP.
  • Pour un cluster 2 nœuds :
 – séquencer le fencing pour éviter les split-brains,  
 – 3 nœuds ou plus restent recommandés pour la production.

Pattern de ressources courant

  • Stockage multipath, LUN, LVM, NFS.
  • Ressources utilisateurs et processus applicatifs.
  • IP virtuelle, enregistrements DNS, listeners réseau.

HPC

Vue d’ensemble d’un cluster HPC

  • Orchestration de jobs (SLURM ou équivalent).
  • Partage de stockage haute performance (GPFS, Lustre…).
  • Intégration possible avec des workloads IA (entraînement massif, inference sur GPU).

DevSecOps

Design de référence DevSecOps

  • Pipelines CI/CD avec contrôles de sécurité intégrés (linting, SAST, DAST, SBOM).
  • Observabilité (logs, metrics, traces) intégrée dès la conception.
  • Automatisation des scans de vulnérabilités, gestion des secrets, policy-as-code.

À propos & Contributions

Pour plus d’exemples, de scripts, de diagrammes et de retours d’expérience, consulter :

Les suggestions de correction, d’amélioration de diagrammes, ou de nouveaux labs sont les bienvenues. Ce wiki a vocation à rester un laboratoire vivant pour l’IA, le cloud et l’automatisation.

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