Nicolas 6574d8e4a8 fix(experiments): ajoute un warm-up et des logs itératifs au benchmark LLM ... - LocalLlmStepAnalyzer.warmUp() : force le coût caché du tout premier appel d'inférence (spin-up threads llama.cpp, cache KV, tokenizer) avant le benchmark, plutôt que de laisser la première phrase l'absorber — constaté sur des runs réels (Qwen/Llama) où fr-multi-action montait jusqu'à ~28s contre ~5s pour ses autres répétitions. - initialize() et runBenchmark() journalisent maintenant chaque sous-étape (résolution du modèle, chargement des poids, contexte, grammaire, puis chaque répétition avec son résultat immédiat) au lieu de rester muets plusieurs minutes avant le récapitulatif final. - RECOMMENDED_MODELS / README corrigés suite aux runs réels de l'utilisateur : Qwen2.5-1.5B s'est montré systématiquement plus rapide que Llama-3.2-1B sur les deux machines testées, contredisant l'hypothèse a priori du README ("moins de paramètres = plus rapide") — gardé comme résultat empirique plutôt que corrigé silencieusement. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>		2026-08-21 19:32:37 +02:00
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llm-tech-step-poc	fix(experiments): ajoute un warm-up et des logs itératifs au benchmark LLM	2026-08-21 19:32:37 +02:00