LLM Hosting

L’hébergement local des LLM permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle - une approche pratique pour atteindre l’autonomie en matière d’IA pour les équipes, les entreprises et les nations.

Open WebUI est une application web puissante, extensible et riche en fonctionnalités pour interagir avec les grands modèles de langage, hébergée localement.

vLLM est un moteur d’inférence et de service à haut débit, efficace en termes de mémoire, pour les grands modèles de langage (LLM) développé par le laboratoire Sky Computing de l’Université de Californie à Berkeley.

Choisir le meilleur LLM pour Cognee exige de trouver un équilibre entre la qualité de construction des graphes, les taux de hallucination et les contraintes matérielles. Cognee excelle avec des modèles plus grands et peu hallucinants (32B+) via Ollama mais des options de taille moyenne conviennent pour des configurations plus légères.

Déploiement local des LLM est devenu de plus en plus populaire alors que les développeurs et les organisations recherchent une meilleure confidentialité, une latence réduite et un contrôle accru sur leur infrastructure d’IA.

Configuration des tailles de contexte dans Docker Model Runner est plus complexe qu’elle ne devrait l’être.

Docker Model Runner est l’outil officiel de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, mais l’activation de l’accélération GPU NVidia dans Docker Model Runner nécessite une configuration spécifique.

Docker Model Runner (DMR) est la solution officielle de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, introduite en avril 2025. Cette fiche pratique fournit un référentiel rapide pour toutes les commandes essentielles, les configurations et les bonnes pratiques.

Exécuter des grands modèles de langage (LLMs) localement a devenu de plus en plus populaire pour la confidentialité, le contrôle des coûts et les capacités hors ligne. Le paysage a changé de manière significative en avril 2025 lorsque Docker a introduit Docker Model Runner (DMR), sa solution officielle pour le déploiement de modèles d’IA.

Ce guide fournit un aperçu complet des SDK Go pour Ollama disponibles et compare leurs ensembles de fonctionnalités.

Dans cet article, nous allons explorer deux façons de connecter votre application Python à Ollama : 1. Via HTTP REST API ; 2. Via la bibliothèque Python officielle d’Ollama.

Ollama est rapidement devenu l’un des outils les plus populaires pour exécuter des LLM localement. Son interface CLI simple et sa gestion des modèles optimisée l’ont rendu l’option de prédilection pour les développeurs souhaitant travailler avec des modèles d’IA en dehors du cloud.

Localement hébergé, Ollama permet d’exécuter des modèles de langage sur votre propre machine, mais son utilisation via la ligne de commande n’est pas très conviviale.
Voici plusieurs projets open source qui proposent des interfaces du style ChatGPT qui se connectent à un Ollama local.

Dans ce test, je suis en train de comparer comment différents LLMs hébergés sur Ollama traduisent une page Hugo en anglais vers l’allemand.

L’utilisation des LLM n’est pas très coûteuse, il pourrait ne pas être nécessaire d’acheter un nouveau GPU impressionnant. Voici une liste si fournisseurs de LLM en nuage avec les LLM qu’ils hébergent.

DeepSeek’s première génération de modèles de raisonnement avec des performances comparables à celles d’OpenAI-o1, incluant six modèles denses distillés à partir de DeepSeek-R1 basés sur Llama et Qwen.