Tensor Learn est lancé avec les questions que chacun se pose avant de libérer l'espace occupé par les modèles

Tensor Learn est notre espace de référence public pour ceux qui n'ont pas besoin d'un nouvel article généraliste sur l'AI. Ils doivent savoir où se trouvent les modèles, ce que signifient les fichiers, ce qu'un résultat de stockage prouve réellement et comment restaurer avant de nettoyer.

Pourquoi cela existe

Les bibliothèques de modèles AI s'accumulent dans des endroits peu évidents : un dossier d'exécution, le cache d'un hub, le répertoire de sortie d'un projet ou une collection de LoRAs dont le modèle de base n'est plus qu'un vague souvenir. Les résultats de recherche passent souvent de ce problème opérationnel réel à une mesure radicale — supprimer, quantifier, convertir — sans distinguer l'exigence en jeu.

Tensor Archive joue un rôle précis dans cette décision : archiver les versions locales associées d'un modèle, vérifier qu'elles sont récupérables et restaurer une copie exacte distincte avant de libérer une copie de travail redondante. Ce n'est pas la bonne réponse à toutes les questions de stockage ; le contenu doit donc en expliciter clairement les limites.

Trois rubriques, pas un fourre-tout éditorial

Tensor Wiki répond aux questions opérationnelles directes : où se trouve un cache, quel paramètre modifie un chemin ou ce que signifie un terme technique. Les affirmations dépendantes d'une version renvoient à la documentation d'origine.

Tensor Blog approfondit une décision ou un workflow : une bibliothèque LoRA complète, un choix entre stockage exact et quantification, ou les artefacts achevés d'un projet de fine-tuning. Ces guides présentent d'abord le problème et ses limites, puis décrivent le workflow produit pertinent.

Tensor News consigne les changements du produit et de l'écosystème uniquement lorsqu'ils influent sur une véritable décision locale de stockage ou de récupération. Il ne s'agit délibérément pas d'un fil d'actualités AI généraliste.

La norme éditoriale

• Répondez à la question avant de présenter le produit.
• Affichez la charge de travail et les limites à côté de chaque résultat de benchmark.
• Indiquez les cas où Tensor Archive n'est pas le bon outil.
• Utilisez les termes techniques avec précision, mais expliquez-les sans condescendre envers les lecteurs.
• Ne dites jamais à quelqu'un de supprimer les données du modèle d'origine avant d'avoir vérifié et testé une restauration distincte.

Les premières pages utiles

Commencez par le Wiki si vous avez besoin d'une réponse immédiate : emplacement du cache Hugging Face, chemins des modèles Ollama ou comparaison entre LoRA et QLoRA. Consultez le Blog pour décider s'il faut archiver, supprimer, quantifier ou préserver une famille associée. Nous ajouterons des pages lorsqu'elles satisferont aux mêmes exigences, pas simplement parce qu'un mot-clé existe.