Grégoire Mureau

Depiedencap is a French-speaking forum (forum life, hobbies) with about twenty years of data. The history was migrated from older platforms to Discourse on a VPS, in search of a 100% open-source solution (backups, GDPR, plugins, theme).

The “AI assistant” demo is a RAG chatbot: it queries those archives rather than a generic model. Embeddings (bge-m3) and the LLM (Qwen, MoE) run on the homelab mini PC; the public forum stays on the VPS.

Depiedencap est un forum francophone (vie du forum, passions) qui accumule environ vingt ans de données. L’historique a été migré depuis d’anciennes plateformes vers Discourse sur un VPS, dans une recherche de solution 100 % open source (sauvegardes, RGPD, plugins, thème).

La démo « Assistant IA » est un chatbot RAG : il interroge ces archives plutôt qu’un modèle générique. Les embeddings (bge-m3) et le LLM (Qwen, MoE) tournent sur le mini PC du homelab ; le forum public reste sur le VPS.

Open WebUI on the NAS. Inference via Ollama on a mini PC, Radeon 780M iGPU. Temporary chat (temporary-chat): successive sessions do not share history.

Deployed for testing and demonstration — in particular what a small 780M iGPU can produce, especially on MoE (mixture of experts) models, which fit this architecture well. The first message can take a little longer if the model needs to load.

Interface Open WebUI sur le NAS. L’inférence passe par Ollama sur un mini PC, iGPU Radeon 780M. Chat temporaire (temporary-chat) : les sessions successives ne partagent pas d’historique.

Déployé pour tester et à des fins de démonstration — en particulier ce qu’un petit iGPU 780M peut produire, surtout sur des modèles MoE (mixture of experts), bien adaptés à cette architecture. Premier message parfois un peu long si le modèle doit être chargé.

Business PWA: partners, growers, week-by-week grids, estimated vs actual tracking. This portfolio version is anonymized (fictional co-ops and growers, English UI). Pick any partner profile to enter — no password.

Demo stack: React 18, Vite, Tailwind CSS, React Router, PWA (Workbox). Static front end, mocked data. On the client side, the same React/PWA base is served in production (Vercel front, Render API) — outside this homelab, and with no real data here.

PWA métier : partenaires, producteurs, grilles semaine par semaine, suivi estimé vs réel. Cette version portfolio est anonymisée (coopératives et producteurs fictifs, interface en anglais). Choisir n’importe quel profil partenaire pour entrer — pas de mot de passe.

Stack de la démo : React 18, Vite, Tailwind CSS, React Router, PWA (Workbox). Front statique, données mockées. Chez le client, le même socle React/PWA est servi en production (front Vercel, API Render) — hors de ce homelab, et sans données réelles ici.

Three Streamlit UIs: tweet sentiment analysis (Word2Vec + LSTM), urban semantic segmentation (Cityscapes / SegFormer), and the earlier POC. Behind them: FastAPI, artifacts tracked with MLflow + MinIO inside the cluster (no public MLflow UI).

A concrete MLOps setup: images built by Forgejo CI, self-hosted OCI registry.

Trois UIs Streamlit : analyse de sentiment sur tweets (Word2Vec + LSTM), segmentation sémantique urbaine (Cityscapes / SegFormer), et le POC qui a précédé. Derrière : FastAPI, artefacts suivis avec MLflow + MinIO en interne au cluster (pas d’UI MLflow publique).

Déployé comme preuve MLOps concrète : images buildées par la CI Forgejo, registry OCI auto-hébergée.