LLM Hosting

Ollama et llama.cpp sont souvent comparés comme s’ils étaient des moteurs d’inférence rivaux. Le véritable choix se fait entre un service de gestion de modèles et un kit d’outils que vous pilotez directement.

ROCm et Vulkan accélèrent tous deux les GPU AMD pour l’hébergement local de LLM, mais ils ne sont pas interchangeables. Le bon choix dépend du moteur, du GPU et de la charge de travail.

Chaque appel API ressemble à une simple transaction – jusqu’au moment où ils s’accumulent au point que vos données de fine-tuning, vos harnais d’évaluation et vos schémas d’outils sont tous façonnés autour d’un seul fournisseur, et que le changement ne consiste plus en une simple modification de routage.

Ollama est l’une des méthodes les plus simples pour exécuter un modèle de langage local, mais la praticité peut masquer le moment où une expérience locale se transforme en service de déduction partagé nécessitant une meilleure planification et une meilleure observabilité.

Mode routeur de llama.cpp est l’un des changements les plus utiles apportés à llama-server depuis des années. Il offre enfin aux opérateurs de LLM locaux une expérience de gestion des modèles proche de celle attendue d’Ollama, tout en conservant les performances brutes et le contrôle de bas niveau qui rendent llama.cpp intéressant à utiliser en premier lieu.

Pendant longtemps, llama.cpp présentait une limite flagrante : vous ne pouviez servir qu’un modèle par processus, et le changement impliquait un redémarrage.

Vane est l’une des entrées les plus pragmatiques de l’espace de la « recherche IA avec citations » : un moteur de réponses auto-hébergé qui mêle la récupération web en direct avec des LLM locaux ou cloud, tout en gardant toute la pile sous votre contrôle.

Text Generation Inference (TGI) possède une énergie très particulière. Ce n’est pas le nouveau venu de la rue de l’inférence, mais c’est celui qui a déjà appris comment la production peut se briser -

Ollama est à son meilleur lorsque l’on le traite comme un démon local : la CLI et vos applications communiquent avec une API HTTP en boucle locale (loopback), et le reste du réseau ignore son existence.

Ollama fonctionne très bien sur du matériel nu. Cela devient encore plus intéressant lorsque vous la traitez comme un service : un point de terminaison stable, des versions épinglées, un stockage persistant et une carte graphique (GPU) qui est soit disponible, soit ne l’est pas.

Exécuter Ollama derrière un proxy inversé est le moyen le plus simple d’obtenir HTTPS, un contrôle d’accès facultatif et un comportement de streaming prévisible.

SGLang est un framework de service haute performance pour les grands modèles de langage et les modèles multimodaux, conçu pour fournir une inférence à faible latence et à haut débit sur tout, d’une seule GPU à des clusters distribués.

Vous voilà bientôt à jongler avec vLLM, llama.cpp et d’autres composants — chaque pile sur son propre port. Tout en aval exige toujours une URL de base /v1 unique ; sinon, vous continuez à jongler avec des ports, des profils et des scripts spécifiques. llama-swap est le proxy /v1 situé devant ces piles.

LocalAI est un serveur d’inférence auto-hébergé, conçu en priorité pour une utilisation locale, qui se comporte comme une API OpenAI de remplacement pour exécuter des charges de travail d’IA sur votre propre matériel (ordinateur portable, station de travail ou serveur sur site).

llama.cpp est un moteur d’inférence C/C++ pour les modèles GGUF : llama-cli pour le chat interactif, llama-completion pour les invites scriptées, et llama-server pour une API HTTP compatible OpenAI.

L’auto-hébergement des LLMs permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle, ouvrant ainsi une voie pratique vers la souveraineté de l’IA pour les équipes, les entreprises et les nations.