Articles en vedette
![Rencontrez Tauri [2.0]](/_next/image?url=%2Fthumbnails%2Ftauri-guide.png&w=3840&q=75)
Rencontrez Tauri [2.0]
Comment Tauri construit des applications de bureau à partir de technologies web, où il place la limite de confiance par rapport à Electron, et le changement de mentalité d'un site web dans une fenêtre vers une application native.
Démystifier OpenSpec
Profils, schémas, artefacts, config, skills et delta specs d'OpenSpec, expliqués simplement.
Derniers articles
01-09 / 18
Penpot et Design to Code
Une introduction à Penpot comme outil de design, et comment son format de fichier ouvert, son modèle de tokens et son API de plugins font du design-to-code un workflow de premier ordre au lieu d'un simple handoff.
Comment fonctionnent les applications mobiles
Les trois façons de construire une app mobile, ce que chacune fait réellement sous le capot, et le schéma d'architecture partagé derrière React Native, Flutter et Tauri mobile.
Une base de code, Web et Bureau
Comment concevoir une app Tauri pour que le même code React tourne dans le navigateur et sur le bureau, en mettant les différences de runtime derrière une interface de service.
Ajouter un WAF gratuit à ma Homebox : Tutoriel CrowdSec AppSec avec Traefik et Dokploy
Un guide complet sur la façon dont je protège mes applications Homebox avec le WAF AppSec de CrowdSec, un plugin Traefik et Dokploy.
Architecturer les budgets d'AI Gateway : Virtual Keys, Provider Keys et quotas distribués
Un plan pour concevoir un système global de quotas d'IA. Comment séparer l'exécution des requêtes de la vérité du budget sous forte concurrence.
LiteLLM vs. Bifrost : Choisir un AI Gateway
Une comparaison pratique entre l'état distribué basé sur Python de LiteLLM et la performance brute basée sur Go de Bifrost, pour vous aider à choisir un AI gateway.
Le pooling de clés API avec Bifrost
Un guide pratique pour configurer le pooling de clés API dans Bifrost et comment le scaler en toute sécurité sur plusieurs nœuds en externalisant vos rate limits.
LiteLLM comme AI Gateway distribué
Comment regrouper des clés API et plusieurs backends sous un seul id de modèle pour augmenter votre capacité de rate limit, et comment LiteLLM garde ce pooling cohérent entre plusieurs nœuds.
Scaler les AI Gateways : Comment regrouper des clés API et survivre aux rate limits
Apprenez à surmonter les rate limits strictes des providers LLM en regroupant des clés API, et explorez l'architecture à 3 couches nécessaire pour le suivi distribué des tokens.