Journal de 21 h · 28 octobre

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AWS détaille un exemple reproductible d’entraînement distribué de Qwen2.5-1.5B avec PyTorch FSDP sur Amazon EKS, à l’aide de 8 processeurs graphiques NVIDIA L4 répartis entre 2 instances. L’exemple utilise un conteneur Ray Train déjà équipé de CUDA, PyTorch, NCCL et des bibliothèques EFA, sans nécessiter la construction d’une image personnalisée. KubeRay crée et maintient le cluster à partir d’un manifeste RayCluster, tandis que l’Elastic Fabric Adapter, ou EFA, transporte les communications collectives entre les instances.

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Apple a présenté un MacBook Pro doté d’un écran OLED tactile et d’une Dynamic Island, selon Frandroid. Elle peut accueillir Spotlight, les Activités en direct et Siri AI.

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Suno a lancé en bêta un serveur officiel qui permet de générer et de modifier de la musique depuis des clients compatibles comme Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor et Claude Code, selon AlphaSignal. L’accès nécessite une demande anticipée et une connexion au compte Suno, mais pas de clé d’interface de programmation ni de serveur local. Les outils peuvent générer une chanson à partir d’instructions, transformer un mémo vocal ou une boucle en morceau, ou remixer un titre de la bibliothèque. Ils permettent aussi d’appliquer une voix Suno enregistrée. Les créations utilisent les crédits du forfait de l’utilisateur et les morceaux terminés sont enregistrés dans sa bibliothèque habituelle.

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Google permet à Chrome de suggérer, dans les formulaires, des informations tirées de Gmail grâce à Gemini et Personal Intelligence, selon The Verge. Elles peuvent aussi proposer des informations de paiement. La fonction de remplissage automatique amélioré peut être activée ou désactivée dans les paramètres de Chrome. Google indique que les données sensibles sont chiffrées. Le déploiement concerne les utilisateurs aux États-Unis sur ordinateur, ainsi que les applications Gemini sur iOS et Android.

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PyTorch 2.15.0 adopte par défaut une version réécrite de son backend NCCL, selon GitHub. Un enregistreur de traces peut aider à diagnostiquer un blocage, et des options permettent de revenir à l’ancien backend. La mise à jour ajoute aussi des transports unilatéraux pour les communications distribuées, dont un backend NIXL, ainsi que des réglages plus fins de mémoire et de communication pour FSDP2 et le pipelining. Elle annonce un décodage 4 bits plus rapide sur les processeurs graphiques NVIDIA Blackwell, grâce à une réduction et à un meilleur chevauchement des lancements de noyaux. Sur Apple Silicon, une nouvelle optimisation du décodage de modèles à mélange d’experts annonce entre 1,32 et 1,34 fois plus de jetons par seconde. La version élargit aussi la prise en charge de matériels et de logiciels, notamment pour AMD, ROCm, CUDA et Python 3.15. Enfin, elle refuse désormais de réinitialiser PyTorch dans un même processus, avec une erreur explicite.