Création d'applications LLM locales basées sur l'IA avec Quarkus, Ollama et Testcontainers

Traditionnellement, de nombreuses applications basées sur l'IA s'appuient sur des API basées sur le cloud ou des services centralisés pour l'hébergement et l'exécution des modèles. Bien que cette approche présente des avantages, tels que l'évolutivité et la facilité d'utilisation, elle présente également des défis en matière de latence, de confidentialité des données et de dépendance à l'égard de fournisseurs tiers.

C’est là que les modèles d’IA locaux brillent. En exécutant des modèles directement dans l'infrastructure de votre application, vous bénéficiez d'un meilleur contrôle sur les performances, la sécurité des données et la flexibilité de déploiement. Cependant, la création de tels systèmes nécessite les outils et cadres appropriés pour combler le fossé entre le développement de logiciels traditionnels et l'intégration de modèles d'IA.

Dans cet article, nous explorons comment combiner Quarkus, un framework Java moderne optimisé pour les applications cloud natives, avec Ollama, une plateforme permettant d'exécuter des modèles d'IA localement. Nous démontrerons également comment des outils tels que Testcontainers et Quarkus Dev Services simplifient les workflows de développement et de test. En utilisant le projet PingPong-AI comme exemple pratique, vous apprendrez à créer et tester des applications basées sur l'IA qui exploitent la puissance des modèles locaux.

Le projet PingPong-AI démo...
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