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cloud computing

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RESEARCHDEV.to AI·08/05/2026

Model Showdown: Benchmarking Local vs Cloud LLMs on a Real Coding Task

L'article présente un benchmark comparant les LLM locaux fonctionnant sur du matériel grand public (Ollama sur RTX 5090) aux modèles cloud d'Anthropic pour une tâche de codage réelle. Le but était de déterminer si les modèles locaux pouvaient produire un code aussi correct, rapide et complet pour une application CLI de gestion de tâches Python avec persistance SQLite.

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DOCAWS Machine Learning Blog·07/05/2026

Secure short-term GPU capacity for ML workloads with EC2 Capacity Blocks for ML and SageMaker training plans

Cet article explique comment sécuriser des capacités GPU à court terme pour les charges de travail ML avec les blocs de capacité EC2 pour ML et les plans de formation SageMaker d'Amazon. Ces solutions résolvent les problèmes de disponibilité des GPU pour les tests de charge, la validation de modèles et les ateliers.

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RESEARCHarXiv CS.LG·04/05/2026

Cloud Is Closer Than It Appears: Revisiting the Tradeoffs of Distributed Real-Time Inference

Cet article réexamine la viabilité de l'inférence basée sur le cloud pour les systèmes cyber-physiques sensibles à la latence, remettant en question l'hypothèse selon laquelle le traitement sur l'appareil est toujours supérieur. Il démontre que les plateformes cloud à haut débit peuvent égaler ou surpasser les performances sur l'appareil pour les tâches de contrôle en temps réel, en amortissant les délais de réseau et de file d'attente.

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CASEDEV.to AI·28/04/2026

I Built a 24/7 AI Agent System on a $6/Month VPS — Here's the Stack

Ce contenu décrit la configuration d'un système d'agent IA autonome 24h/24 et 7j/7 fonctionnant sur un VPS à 6 $/mois, utilisant OpenClaw, DeepSeek V4 Pro, Playwright et Docker. Le système automatise la publication de contenu sur les médias sociaux, les articles, la gestion de magasin et les promotions, démontrant des économies de coûts significatives par rapport à d'autres modèles.

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ARTICLEDEV.to AI·25/04/2026

I Built a 24/7 AI Agent System on a $6/Month VPS — Here's the Stack

Cet article décrit la création d'un système d'agent IA autonome 24/7 fonctionnant sur un VPS à 6 $/mois, utilisant le framework OpenClaw et DeepSeek V4 Pro. Le système automatise la publication de contenu sur les réseaux sociaux, d'articles et la gestion d'une boutique de produits numériques, étant 5 fois moins cher que Claude Sonnet.

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RESEARCHDEV.to AI·il y a 13j

Kuwait AI Data Center Market: The Cloud Race Moves Into Smart Infrastructure | Ken Research

Le marché des centres de données du Koweït est en transition vers des infrastructures prêtes pour l'IA et basées sur le cloud, évalué à 180 millions de dollars, stimulé par les charges de travail d'IA et les initiatives de villes intelligentes. Cette évolution représente une opportunité pour divers secteurs de construire des infrastructures intelligentes prenant en charge le traitement de l'IA et les services numériques à faible latence.

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DOCDEV.to AI·28/04/2026

How to Deploy Phi-3.5 Mini with vLLM on a $5/Month DigitalOcean Droplet: Lightweight Production Inference Under $60/Year

Cet article guide les utilisateurs sur le déploiement du LLM Phi-3.5 Mini de Microsoft avec vLLM sur un Droplet DigitalOcean à 5 $/mois. La configuration offre une inférence de production légère pour moins de 60 $ par an, visant à réduire considérablement les coûts par rapport aux API LLM commerciales coûteuses.

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NEWSOpenAI Blog·il y a 8j

OpenAI frontier models and Codex are now available on AWS

Les modèles de pointe d'OpenAI et Codex sont désormais généralement disponibles sur AWS, offrant aux entreprises une nouvelle voie pour intégrer OpenAI via les environnements, contrôles et processus d'acquisition AWS qu'elles utilisent déjà. Les clients peuvent démarrer avec OpenAI sur AWS et accélérer le passage de l'évaluation à la production.

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NEWSAWS Machine Learning Blog·05/05/2026

Introducing OS Level Actions in Amazon Bedrock AgentCore Browser

Amazon Bedrock AgentCore Browser introduit désormais les "OS Level Actions", permettant aux agents d'interagir directement avec le système d'exploitation et le contenu visible à l'écran, au-delà de la seule couche web. Cette nouvelle capacité améliore la capacité des agents à observer, raisonner et agir en combinant des captures d'écran complètes du bureau avec un contrôle de la souris et du clavier au niveau du système d'exploitation.

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