Hébergement local d'LLM : Guide complet 2025 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio et plus encore

Maîtrisez le déploiement local des LLM avec plus de 12 outils comparés

Sommaire

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.

Le marché propose désormais plusieurs outils sophistiqués pour exécuter les LLM localement, chacun ayant des forces et des compromis distincts.

7 llamas Cette belle image a été générée par modèle AI Flux 1 dev.

Avant que les services d’IA basés sur le cloud ne dominent le paysage, l’idée de faire fonctionner des modèles de langage sophistiqués sur du matériel local semblait irréaliste. Aujourd’hui, les avancées dans la quantisation des modèles, les moteurs d’inférence efficaces et l’accès au matériel GPU ont rendu le déploiement local des LLM non seulement réalisable, mais souvent préférable pour de nombreux cas d’utilisation.

Avantages clés du déploiement local : Confidentialité et sécurité des données, prévisibilité des coûts sans frais d’API par token, réponses à faible latence, contrôle total de la personnalisation, capacité hors ligne et conformité aux exigences réglementaires pour les données sensibles.

TL;DR

Outil Meilleur pour Maturité de l’API Appel d’outils Interface graphique Formats de fichiers Prise en charge du GPU Open Source
Ollama Développeurs, intégration API ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ❌ Limité 3e partie GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui
LocalAI IA multimodale, flexibilité ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ✅ Complet Interface web GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui
Jan Confidentialité, simplicité ⭐⭐⭐ Bêta ❌ Limité ✅ Bureau GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui
LM Studio Débutants, matériel à faible spécification ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Expérimental ✅ Bureau GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Non
vLLM Production, haute capacité de traitement ⭐⭐⭐⭐⭐ Production ✅ Complet ❌ API uniquement PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Oui
Docker Model Runner Flux de travail conteneurisé ⭐⭐⭐ Alpha/Bêta ⚠️ Limité Docker Desktop GGUF (selon le cas) NVIDIA, AMD Partiel
Lemonade Matériel NPU AMD ⭐⭐⭐ Développement ✅ Complet (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Oui
Msty Gestion multimodèle ⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Via les backends ✅ Bureau Via les backends Via les backends ❌ Non
Backyard AI Personnages/jeux de rôle ⭐⭐⭐ Stable ❌ Limité ✅ Bureau GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Non
Sanctum Confidentialité mobile ⭐⭐⭐ Stable ❌ Limité ✅ Mobile/Bureau Modèles optimisés GPU mobiles ❌ Non
RecurseChat Utilisateurs terminal ⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Via les backends ❌ Terminal Via les backends Via les backends ✅ Oui
node-llama-cpp Développeurs JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Manuel ❌ Bibliothèque GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui

Recommandations rapides :

  • Débutants : LM Studio ou Jan
  • Développeurs : Ollama ou node-llama-cpp
  • Production : vLLM
  • Multimodal : LocalAI
  • PC AMD Ryzen AI : Lemonade
  • Focalisation sur la confidentialité : Jan ou Sanctum
  • Utilisateurs avancés : Msty

Ollama

Ollama est devenu l’un des outils les plus populaires pour le déploiement local des LLM, particulièrement parmi les développeurs qui apprécient son interface en ligne de commande et son efficacité. Construit sur llama.cpp, il offre un excellent débit de tokens par seconde avec une gestion intelligente de la mémoire et une accélération GPU efficace pour les GPU NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) et AMD (ROCm).

Fonctionnalités clés : Gestion simple des modèles avec des commandes comme ollama run llama3.2, API compatible avec OpenAI pour remplacer facilement les services cloud, bibliothèque de modèles étendue prenant en charge Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen et d’autres, capacité aux sorties structurées, et création de modèles personnalisés via les fichiers Modelfiles.

Maturité de l’API : Très mûre avec des points de terminaison OpenAI stables incluant /v1/chat/completions, /v1/embeddings et /v1/models. Prend en charge le streaming complet via les événements envoyés par le serveur, l’API de vision pour les modèles multimodaux, mais manque le support natif des appels de fonctions. Comprendre comment Ollama gère les demandes parallèles est crucial pour un déploiement optimal, en particulier lorsqu’on traite plusieurs utilisateurs simultanés.

Support des formats de fichiers : Principalement le format GGUF avec tous les niveaux de quantification (Q2_K jusqu’à Q8_0). La conversion automatique depuis les modèles Hugging Face est disponible via la création de Modelfile. Pour une gestion efficace du stockage, vous pouvez avoir besoin de déplacer les modèles Ollama vers un autre disque ou dossier.

Support des appels d’outils : Ollama a officiellement ajouté la fonctionnalité d’appel d’outils, permettant aux modèles d’interagir avec des fonctions et des API externes. L’implémentation suit une approche structurée où les modèles peuvent décider quand invoquer des outils et comment utiliser les données retournées. L’appel d’outils est disponible via l’API d’Ollama et fonctionne avec des modèles spécifiquement entraînés pour l’appel de fonctions tels que Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 et Qwen2.5. Cependant, à partir de 2024, l’API d’Ollama ne prend pas encore en charge le streaming des appels d’outils ou le paramètre tool_choice, qui sont disponibles dans l’API OpenAI. Cela signifie que vous ne pouvez pas forcer un outil spécifique à être appelé ou recevoir les réponses des appels d’outils en mode streaming. Malgré ces limites, l’appel d’outils d’Ollama est prêt pour la production pour de nombreux cas d’utilisation et s’intègre bien avec des cadres comme Spring AI et LangChain. Cette fonctionnalité représente une amélioration significative par rapport à l’approche précédente d’ingénierie des prompts.

Quand choisir : Idéal pour les développeurs qui préfèrent les interfaces CLI et l’automatisation, qui ont besoin d’une intégration API fiable pour les applications, qui valorisent la transparence open-source et veulent une utilisation efficace des ressources. Excellent pour construire des applications nécessitant une migration sans heurt depuis OpenAI. Pour un référentiel complet des commandes et des configurations, consultez le cheat sheet d’Ollama.

LocalAI

LocalAI se positionne comme une pile complète d’IA, allant au-delà de la génération de texte pour supporter des applications d’IA multimodale, y compris la génération de texte, d’images et d’audio.

Fonctionnalités clés : Pile complète d’IA comprenant LocalAI Core (API de texte, image, audio, vision), LocalAGI pour des agents autonomes, LocalRecall pour la recherche sémantique, capacités d’inférence distribuée en pair-à-pair, et grammaires contraintes pour les sorties structurées.

Maturité de l’API : Très mûre en tant que remplacement complet d’OpenAI, prenant en charge tous les points de terminaison OpenAI plus des fonctionnalités supplémentaires. Comprend un support complet du streaming, un appel natif de fonctions via l’API des outils compatibles avec OpenAI, génération et traitement d’images, transcription audio (Whisper), synthèse vocale, limitation de débit configurable et authentification d’API clé intégrée. LocalAI excelle dans des tâches comme convertir du contenu HTML en Markdown à l’aide d’un LLM grâce à son support API versatile.

Support des formats de fichiers : Le plus versatile, avec le support de GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ et AWQ. Plusieurs backends y compris llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama et ExLlama2.

Support des appels d’outils : LocalAI fournit un support complet de l’appel de fonction compatible avec OpenAI grâce à sa pile d’IA étendue. Le composant LocalAGI permet spécifiquement des agents autonomes avec des capacités d’appel d’outils robustes. L’implémentation de LocalAI prend en charge l’API complète des outils OpenAI, y compris les définitions de fonction, les schémas de paramètres et les appels de fonction uniques et parallèles. La plateforme fonctionne sur plusieurs backends (llama.cpp, vLLM, Transformers) et maintient la compatibilité avec la norme API OpenAI, rendant la migration simple. LocalAI prend en charge des fonctionnalités avancées comme les grammaires contraintes pour des sorties structurées plus fiables et a un support expérimental pour le Protocole de Contexte du Modèle (MCP). L’implémentation de l’appel d’outils est mûre et prête pour la production, fonctionnant particulièrement bien avec des modèles optimisés pour l’appel de fonctions comme Hermes 2 Pro, Functionary et les modèles Llama récents. L’approche de LocalAI pour l’appel d’outils est l’une de ses fonctionnalités les plus fortes, offrant de la flexibilité sans sacrifier la compatibilité.

Quand choisir : Le meilleur choix pour les utilisateurs nécessitant des capacités d’IA multimodale au-delà du texte, une flexibilité maximale dans le choix des modèles, la compatibilité avec l’API OpenAI pour les applications existantes, et des fonctionnalités avancées comme la recherche sémantique et les agents autonomes. Fonctionne efficacement même sans GPU dédié.

Jan

Jan adopte une approche différente, privilégiant la confidentialité de l’utilisateur et la simplicité par rapport aux fonctionnalités avancées, avec un design 100 % hors ligne qui inclut aucun suivi et aucune dépendance au cloud.

Fonctionnalités clés : Interface de conversation familière similaire à ChatGPT, hub de modèles propre avec des modèles étiquetés comme “rapides”, “équilibrés” ou “haute qualité”, gestion des conversations avec des capacités d’import/export, configuration minimale avec des fonctionnalités prêtes à l’emploi, backend llama.cpp, support du format GGUF, détection automatique du matériel et système d’extensions pour des plugins communautaires.

Maturité de l’API : En phase bêta avec une API compatible OpenAI exposant des points de terminaison de base. Prend en charge les réponses et les embeddings via le backend llama.cpp, mais a un support limité des appels d’outils et une API de vision expérimentale. Pas conçu pour les scénarios à plusieurs utilisateurs ou la limitation de débit.

Support des formats de fichiers : Modèles GGUF compatibles avec le moteur llama.cpp, prenant en charge tous les niveaux standard de quantification GGUF avec une gestion simple des fichiers par glisser-déposer.

Support des appels d’outils : Jan a actuellement des capacités limitées d’appel d’outils dans ses versions stables. En tant qu’assistant personnel d’IA axé sur la confidentialité, Jan privilégie la simplicité par rapport aux fonctionnalités avancées d’agents. Bien que le moteur llama.cpp sous-jacent supporte théoriquement des schémas d’appel d’outils, l’implémentation de l’API de Jan ne expose pas les points de terminaison complets d’appel de fonction compatibles OpenAI. Les utilisateurs nécessitant des appels d’outils devraient implémenter des approches de conception de prompts manuelles ou attendre des mises à jour futures. Le roadmap de développement suggère que des améliorations du support d’outils sont prévues, mais l’accent reste mis sur la fourniture d’une expérience fiable d’assistant de chat hors ligne. Pour les applications de production nécessitant un appel de fonction robuste, envisagez LocalAI, Ollama ou vLLM à la place. Jan est idéal pour les cas d’utilisation d’IA conversationnelle plutôt que pour les workflows d’agents autonomes complexes nécessitant une orchestration d’outils.

Quand choisir : Parfait pour les utilisateurs qui privilégient la confidentialité et l’opération hors ligne, souhaitent une expérience sans configuration, préfèrent une interface graphique plutôt qu’une interface en ligne de commande, et ont besoin d’une alternative locale à ChatGPT pour un usage personnel.

LM Studio

LM Studio a gagné sa réputation comme l’outil le plus accessible pour le déploiement local des LLM, particulièrement pour les utilisateurs sans arrière-plan technique.

Fonctionnalités clés : Interface graphique polie avec une interface intuitive, navigateur de modèles pour une recherche et un téléchargement faciles depuis Hugging Face, comparaison de performance avec des indicateurs visuels de vitesse et de qualité du modèle, interface de chat immédiate pour le test, curseurs d’ajustement des paramètres conviviaux, détection et optimisation automatique du matériel, décharge via Vulkan pour les GPU intégrés Intel/AMD, gestion intelligente de la mémoire, excellente optimisation pour les puces Apple Silicon, serveur API local avec des points de terminaison compatibles OpenAI, et division de modèles pour exécuter des modèles plus grands sur le GPU et la RAM.

Maturité de l’API : Très mûre et stable avec une API compatible OpenAI. Prend en charge le streaming complet, l’API d’embeddings, l’appel expérimental de fonction pour les modèles compatibles, et un support limité multimodal. Axé sur les scénarios à un seul utilisateur sans limitation de débit ou d’authentification intégrée.

Support des formats de fichiers : GGUF (compatible avec llama.cpp) et formats Safetensors de Hugging Face. Convertisseur intégré pour certains modèles et peut exécuter des modèles GGUF divisés.

Support des appels d’outils : LM Studio a mis en œuvre un support expérimental d’appel d’outils dans les versions récentes (v0.2.9+), suivant le format de l’API d’appel de fonction OpenAI. Cette fonctionnalité permet aux modèles entraînés sur l’appel de fonction (particulièrement Hermes 2 Pro, Llama 3.1 et Functionary) d’invoquer des outils externes via le serveur API local. Cependant, l’appel d’outils dans LM Studio devrait être considéré comme de qualité bêta – il fonctionne de manière fiable pour le test et le développement mais peut rencontrer des cas limites en production. L’interface graphique rend facile la définition des schémas de fonction et le test interactif des appels d’outils, ce qui est précieux pour la prototypage des workflows d’agents. La compatibilité des modèles varie significativement, certains modèles montrant un comportement d’appel d’outils meilleur que d’autres. LM Studio ne prend pas en charge le streaming d’appel d’outils ou des fonctionnalités avancées comme l’invocation parallèle de fonctions. Pour le développement d’agents sérieux, utilisez LM Studio pour le test et la prototypage locaux, puis déployez sur vLLM ou LocalAI pour la fiabilité en production.

Quand choisir : Idéal pour les débutants nouveaux dans le déploiement local des LLM, les utilisateurs qui préfèrent les interfaces graphiques plutôt que les outils en ligne de commande, ceux qui ont besoin d’une bonne performance sur le matériel à faible spécification (particulièrement avec des GPU intégrés), et tout utilisateur souhaitant une expérience utilisateur professionnelle polie. Sur les machines sans GPU dédié, LM Studio dépasse souvent Ollama grâce à ses capacités de décharge Vulkan. Beaucoup d’utilisateurs améliorent leur expérience LM Studio avec des interfaces de chat open-source pour les instances locales Ollama qui fonctionnent également avec l’API compatible OpenAI de LM Studio.

vLLM

vLLM est conçu spécifiquement pour une inférence de LLM à haute performance, à la production, grâce à sa technologie innovante PagedAttention qui réduit la fragmentation de la mémoire de 50 % ou plus et augmente le débit de 2 à 4 fois pour les demandes simultanées.

Fonctionnalités clés : PagedAttention pour une gestion optimisée de la mémoire, regroupement continu pour un traitement efficace de plusieurs demandes, inférence distribuée avec un parallélisme tensoriel sur plusieurs GPU, support du streaming token par token, optimisation de débit élevé pour le service de nombreux utilisateurs, support des architectures populaires (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), modèles vision-langage (LLaVA, Qwen-VL), API compatible OpenAI, support Kubernetes pour l’orchestration de conteneurs, et métriques intégrées pour le suivi des performances.

Maturité de l’API : Prêt pour la production avec une API compatible OpenAI très mûre. Support complet du streaming, des embeddings, des appels de fonction avec capacité d’invocation parallèle, du support des modèles vision-langage, de la limitation de débit à la production et de l’authentification basée sur les tokens. Optimisé pour le débit élevé et les demandes en lots.

Support des formats de fichiers : PyTorch et Safetensors (principaux), quantification GPTQ et AWQ, support natif du hub de modèles Hugging Face. Ne prend pas nativement en charge GGUF (nécessite une conversion).

Support des appels d’outils : vLLM propose un appel d’outils à la production, entièrement fonctionnel, 100 % compatible avec l’API d’appel de fonction OpenAI. Il implémente la spécification complète, y compris les appels de fonction parallèles (où les modèles peuvent invoquer plusieurs outils simultanément), le paramètre tool_choice pour contrôler le choix de l’outil et le support du streaming pour les appels d’outils. Le mécanisme PagedAttention de vLLM maintient un débit élevé même lors de séquences complexes d’appels d’outils, ce qui le rend idéal pour des systèmes d’agents autonomes servant plusieurs utilisateurs simultanément. L’implémentation fonctionne excellentement avec des modèles optimisés pour l’appel de fonction comme Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large et Hermes 2 Pro. vLLM gère les appels d’outils au niveau de l’API avec une validation automatique du schéma JSON pour les paramètres de fonction, réduisant les erreurs et améliorant la fiabilité. Pour les déploiements en production nécessitant une orchestration d’outils d’entreprise, vLLM est le standard d’or, offrant à la fois la meilleure performance et l’ensemble de fonctionnalités le plus complet parmi les solutions de déploiement local des LLM.

Quand choisir : Le meilleur choix pour une performance et une fiabilité à la production, un traitement de demandes simultanées élevées, des capacités de déploiement multi-GPU et un service d’LLM à grande échelle. Lorsque vous comparez les spécifications des GPU NVIDIA pour la compatibilité avec l’IA, les exigences de vLLM favorisent les GPU modernes (A100, H100, RTX 4090) avec une grande capacité de VRAM pour une performance optimale. vLLM excelle également à obtenir des sorties structurées des LLM grâce à son support natif d’appel d’outils.

Docker Model Runner

Docker Model Runner est une entrée relativement nouvelle de Docker dans le déploiement local des LLM, exploitant les forces de la conteneurisation de Docker avec une intégration native, un support Docker Compose pour des déploiements multi-conteneurs faciles, une gestion simplifiée des volumes pour le stockage et le cache des modèles, et une découverte de services native aux conteneurs.

Fonctionnalités clés : Conteneurs préconfigurés avec des images de modèles prêtes à l’emploi, allocation fine des ressources CPU et GPU, réduction de la complexité de configuration, et gestion via l’interface graphique Docker Desktop.

Maturité de l’API : En phase Alpha/Bêta avec des API en évolution. Interfaces natives avec le moteur sous-jacent déterminant les capacités spécifiques (généralement basées sur GGUF/Ollama).

Support des formats de fichiers : Modèles empaquetés dans des conteneurs avec un format dépendant du moteur sous-jacent (généralement GGUF). La standardisation est encore en cours d’évolution.

Support des appels d’outils : Les capacités d’appel d’outils de Docker Model Runner sont héritées de son moteur d’inférence sous-jacent (généralement Ollama). Une évaluation pratique récente par Docker a révélé des défis significatifs avec l’appel d’outils local des modèles, notamment l’invocation prématurée (les modèles appelant des outils inutilement), le choix incorrect d’outils et les difficultés à gérer correctement les réponses d’outils. Bien que Docker Model Runner prenne en charge l’appel d’outils via son API compatible OpenAI lorsqu’on utilise des modèles appropriés, la fiabilité varie grandement selon le modèle et la configuration spécifiques. La couche de conteneurisation ne rajoute pas de fonctionnalités d’appel d’outils – elle ne fournit qu’un wrapper standardisé de déploiement. Pour les systèmes d’agents en production nécessitant une orchestration d’outils robuste, il est plus efficace de conteneuriser directement vLLM ou LocalAI plutôt que d’utiliser Model Runner. La force de Docker Model Runner réside dans la simplification du déploiement et la gestion des ressources, pas dans les capacités d’IA améliorées. L’expérience d’appel d’outils ne sera aussi bonne que la prise en charge du modèle et du moteur sous-jacent.

Quand choisir : Idéal pour les utilisateurs qui utilisent déjà Docker de manière intensive dans leurs workflows, qui ont besoin d’une orchestration de conteneurs sans heurt, qui valorisent l’écosystème et les outils de Docker, et qui souhaitent des pipelines de déploiement simplifiés. Pour une analyse détaillée des différences, consultez la comparaison Docker Model Runner vs Ollama qui explore quand choisir chaque solution pour votre cas d’utilisation spécifique.

Lemonade

Lemonade représente une nouvelle approche du déploiement local des LLM, spécifiquement optimisée pour le matériel AMD avec accélération NPU (Unité de traitement neuronal) exploitant les capacités de Ryzen AI d’AMD.

Fonctionnalités clés : Accélération NPU pour une inférence efficace sur les processeurs Ryzen AI, exécution hybride combinant NPU, iGPU et CPU pour une performance optimale, intégration première du Protocole de Contexte du Modèle (MCP) pour l’appel d’outils, API standard compatible OpenAI, conception légère avec un surcoût de ressources minimal, support d’agents autonomes avec des capacités d’accès aux outils, plusieurs interfaces incluant une interface web, CLI et SDK, et optimisations matérielles spécifiques pour Ryzen AI d’AMD (séries 7040/8040 ou plus récentes).

Maturité de l’API : En développement mais en amélioration rapide avec des points de terminaison compatibles OpenAI et un support d’appel d’outils basé sur MCP de pointe. Interface indépendante du langage simplifiant l’intégration à travers différents langages de programmation.

Support des formats de fichiers : GGUF (principal) et ONNX avec des formats optimisés pour le NPU. Supporte les niveaux de quantification courants (Q4, Q5, Q8).

Support des appels d’outils : Lemonade fournit des appels d’outils de pointe grâce à son intégration première du Protocole de Contexte du Modèle (MCP), représentant une évolution significative au-delà de l’appel de fonction traditionnel OpenAI-style. MCP est un standard ouvert conçu par Anthropic pour une intégration plus naturelle et contextuelle des outils, permettant aux LLM de maintenir une meilleure conscience des outils disponibles et de leur objectif tout au long des conversations. L’implémentation de MCP de Lemonade permet des interactions avec divers outils, y compris la recherche web, les opérations de système de fichiers, les systèmes de mémoire et les intégrations personnalisées – toutes avec une accélération NPU pour l’efficacité. L’approche MCP offre des avantages par rapport à l’appel de fonction traditionnel : une meilleure découverte d’outils, une meilleure gestion du contexte dans les conversations multi-tours et des définitions d’outils standardisées qui fonctionnent à travers différents modèles. Bien que MCP soit encore émergent (adopté par Claude, se répandant vers les déploiements locaux), l’implémentation précoce de Lemonade la positionne comme la leader pour les systèmes d’agents de nouvelle génération. Idéale pour le matériel Ryzen AI d’AMD où l’offloading NPU fournit des gains d’efficacité de 2 à 3 fois pour les workflows d’agents lourds en outils.

Quand choisir : Parfait pour les utilisateurs possédant du matériel Ryzen AI d’AMD, ceux qui construisent des agents autonomes, tout individu ayant besoin d’une accélération NPU efficace, et les développeurs souhaitant un support MCP de pointe. Peut atteindre 2 à 3 fois mieux en tokens/watt par rapport à l’inférence uniquement sur CPU sur les systèmes Ryzen AI d’AMD.

Msty

Msty se concentre sur la gestion fluide de plusieurs fournisseurs et modèles de LLM avec une interface unifiée pour plusieurs backends travaillant avec Ollama, OpenAI, Anthropic et d’autres.

Fonctionnalités clés : Architecture indépendante du fournisseur, basculement rapide des modèles, gestion avancée des conversations avec des branches et des forks, bibliothèque de prompts intégrée, capacité à mélanger des modèles locaux et cloud dans une seule interface, comparer les réponses de plusieurs modèles côte à côte, et support multiplateforme pour Windows, macOS et Linux.

Maturité de l’API : Stable pour se connecter aux installations existantes. Aucun serveur séparé requis car il étend les fonctionnalités d’autres outils comme Ollama et LocalAI.

Support des formats de fichiers : Dépend des backends connectés (généralement GGUF via Ollama/LocalAI).

Support des appels d’outils : Les capacités d’appel d’outils de Msty sont héritées de ses backends connectés. Lorsqu’on se connecte à Ollama, on fait face à ses limites (aucun appel d’outils natif). Lorsqu’on utilise les backends LocalAI ou OpenAI, on obtient leurs fonctionnalités d’appel d’outils complètes. Msty lui-même ne rajoute pas de fonctionnalités d’appel d’outils mais agit plutôt comme une interface unifiée pour plusieurs fournisseurs. Cela peut en fait être avantageux – vous pouvez tester le même workflow d’agent contre différents backends (Ollama local vs LocalAI vs OpenAI cloud) pour comparer les performances et la fiabilité. Les fonctionnalités de gestion des conversations de Msty sont particulièrement utiles pour déboguer des séquences d’appel d’outils complexes, car vous pouvez forker des conversations aux points de décision et comparer comment différents modèles gèrent les mêmes appels d’outils. Pour les développeurs construisant des systèmes d’agents multimodèles, Msty fournit un moyen pratique d’évaluer quel backend offre les meilleures performances d’appel d’outils pour des cas d’utilisation spécifiques.

Quand choisir : Idéal pour les utilisateurs avancés gérant plusieurs modèles, ceux qui comparent les sorties des modèles, les utilisateurs avec des workflows de conversation complexes, et les configurations hybrides locales/cloud. Pas un serveur autonome mais plutôt une interface frontend sophistiquée pour les déploiements d’LLM existants.

Backyard AI

Backyard AI se spécialise dans les conversations basées sur des personnages et des scénarios de rôle avec une création détaillée de personnages, une définition de personnalité, un basculement entre plusieurs personnages, une mémoire pour les conversations à long terme et un traitement centré sur la confidentialité, local.

Fonctionnalités clés : Création de personnages avec des profils de personnalité détaillés de l’IA, plusieurs personnalités de personnages, système de mémoire pour les conversations à long terme, interface utilisateur conviviale accessible aux utilisateurs non techniques, construit sur llama.cpp avec un support de modèles GGUF, et disponibilité multiplateforme (Windows, macOS, Linux).

Maturité de l’API : Stable pour l’utilisation en interface graphique mais accès limité à l’API. Axé principalement sur l’expérience utilisateur graphique plutôt que sur l’intégration programmable.

Support des formats de fichiers : Modèles GGUF avec support pour la plupart des modèles de chat populaires.

Support des appels d’outils : Backyard AI ne fournit pas de fonctionnalités d’appel d’outils ou d’appel de fonctions. Il est conçu spécifiquement pour les conversations basées sur des personnages et des scénarios de rôle où l’intégration d’outils n’est pas pertinente. L’application se concentre sur la maintenance de la cohérence des personnages, la gestion de la mémoire à long terme et la création d’expériences conversationnelles immersives plutôt que sur l’exécution de fonctions ou l’interaction avec des systèmes externes. Pour les utilisateurs souhaitant des interactions basées sur des personnages d’IA, l’absence d’appel d’outils n’est pas une limitation – elle permet au système d’être entièrement optimisé pour la conversation naturelle. Si vous avez besoin de personnages d’IA qui peuvent également utiliser des outils (comme un assistant de rôle qui peut vérifier le temps réel ou chercher des informations), vous devrez utiliser une plateforme différente comme LocalAI ou construire une solution personnalisée combinant des cartes de personnages avec des modèles capables d’appel d’outils.

Quand choisir : Le meilleur choix pour l’écriture créative et le rôle-play, les applications basées sur des personnages, les utilisateurs souhaitant des personnalités d’IA personnalisées, et les cas d’utilisation de jeux et d’entretenement. Pas conçu pour le développement général ou l’intégration API.

Sanctum

Sanctum AI met un accent sur la confidentialité grâce à des applications mobiles et de bureau fonctionnant hors ligne, avec une véritable opération hors ligne sans nécessiter d’internet, une cryptographie de bout en bout pour la synchronisation des conversations, un traitement sur appareil avec toute l’inférence se produisant localement, et une synchronisation chiffrée multiplateforme.

Fonctionnalités clés : Prise en charge mobile pour iOS et Android (rare dans l’espace LLM), optimisation agressive des modèles pour les appareils mobiles, synchronisation chiffrée cloud optionnelle, prise en charge du partage familial, modèles optimisés plus petits (1B-7B paramètres), quantification personnalisée pour mobile, et des paquets de modèles préemballés.

Maturité de l’API : Stable pour l’utilisation mobile prévue mais accès limité à l’API. Conçu pour les applications utilisateur finaux plutôt que l’intégration développeur.

Prise en charge des formats de fichiers : Formats de modèles optimisés plus petits avec quantification personnalisée pour les plateformes mobiles.

Prise en charge de l’appel d’outils : Sanctum ne prend pas en charge les capacités d’appel d’outils ou de fonctions dans son implémentation actuelle. En tant qu’application mobile-first axée sur la confidentialité et l’opération hors ligne, Sanctum privilégie la simplicité et l’efficacité des ressources par rapport aux fonctionnalités avancées comme les workflows d’agents. Les modèles plus petits (1B-7B paramètres) qu’il exécute ne sont généralement pas adaptés à un appel fiable d’outils même si l’infrastructure le supportait. L’offre de valeur de Sanctum est de fournir un chat d’IA privé, sur appareil, pour une utilisation quotidienne — lire des e-mails, rédiger des messages, répondre à des questions — plutôt que des tâches autonomes complexes. Pour les utilisateurs mobiles qui ont besoin de capacités d’appel d’outils, les contraintes architecturales des appareils mobiles rendent cette attente irréaliste. Les solutions basées sur le cloud ou les applications de bureau avec des modèles plus grands restent nécessaires pour les workflows d’agents nécessitant l’intégration d’outils.

Quand choisir : Parfait pour l’accès LLM mobile, les utilisateurs soucieux de la confidentialité, les scénarios multi-appareils, et l’assistance AI en déplacement. Limité aux modèles plus petits en raison des contraintes matérielles mobiles et moins adapté aux tâches complexes nécessitant des modèles plus grands.

RecurseChat

RecurseChat est une interface de chat basée sur le terminal pour les développeurs qui vivent dans la ligne de commande, offrant une interaction contrôlée par le clavier avec des raccourcis Vi/Emacs.

Fonctionnalités clés : Opération native du terminal, prise en charge multi-backend (Ollama, OpenAI, Anthropic), mise en évidence de la syntaxe pour les blocs de code, gestion de session pour sauvegarder et restaurer les conversations, commandes CLI scriptables pour l’automatisation, écrit en Rust pour une opération rapide et efficace, dépendances minimales, fonctionne sur SSH, et compatible avec tmux/screen.

Maturité de l’API : Stable, utilisant les API existantes des backends (Ollama, OpenAI, etc.) plutôt que de fournir son propre serveur.

Prise en charge des formats de fichiers : Dépend du backend utilisé (généralement GGUF via Ollama).

Prise en charge de l’appel d’outils : La prise en charge de l’appel d’outils de RecurseChat dépend du backend auquel vous vous connectez. Avec les backends Ollama, vous héritez des limitations d’Ollama. Avec les backends OpenAI ou Anthropic, vous bénéficiez de leurs capacités complètes d’appel de fonctions. RecurseChat lui-même ne met en œuvre pas l’appel d’outils mais fournit une interface de terminal qui facilite le débogage et le test des workflows d’agents. La mise en évidence de la syntaxe JSON rend facile l’inspection des paramètres d’appel de fonction et des réponses. Pour les développeurs qui construisent des systèmes d’agents en ligne de commande ou qui testent l’appel d’outils dans des environnements distants via SSH, RecurseChat offre une interface légère sans la surcharge d’une interface graphique. Sa nature scriptable permet également l’automatisation des scénarios de test d’agents via des scripts shell, ce qui le rend précieux pour les pipelines CI/CD qui doivent valider le comportement de l’appel d’outils sur différents modèles et backends.

Quand choisir : Idéal pour les développeurs qui préfèrent les interfaces en terminal, l’accès à distance via SSH, les besoins d’automatisation et de scripting, et l’intégration avec les workflows en terminal. Pas un serveur autonome mais un client terminal sophistiqué.

node-llama-cpp

node-llama-cpp apporte llama.cpp à l’écosystème Node.js avec des liaisons natives fournissant une intégration directe avec llama.cpp et un soutien complet à TypeScript avec des définitions de type complètes.

Fonctionnalités clés : Génération de texte par token, génération d’embeddings de texte, gestion de modèle programmable pour télécharger et gérer les modèles, gestion native des modèles de chat, liaisons natives fournissant des performances presque natives de llama.cpp dans l’environnement Node.js, conçu pour construire des applications Node.js/JavaScript avec des LLM, des applications de bureau Electron avec de l’IA locale, des services backend, et des fonctions serverless avec des modèles empaquetés.

Maturité de l’API : Stable et mûr avec des définitions TypeScript complètes et une API bien documentée pour les développeurs JavaScript.

Prise en charge des formats de fichiers : Format GGUF via llama.cpp avec un soutien pour tous les niveaux de quantification standards.

Prise en charge de l’appel d’outils : node-llama-cpp nécessite une implémentation manuelle de l’appel d’outils via l’ingénierie de prompt et l’analyse de la sortie. Contrairement aux solutions basées sur API avec un appel de fonction natif, vous devez gérer l’ensemble du workflow d’appel d’outils dans votre code JavaScript : définir les schémas d’outils, les injecter dans les prompts, analyser les réponses du modèle pour les appels de fonction, exécuter les outils, et renvoyer les résultats au modèle. Bien que cela vous donne un contrôle et une flexibilité complets, c’est considérablement plus de travail que d’utiliser vLLM ou le soutien natif de LocalAI. node-llama-cpp est idéal pour les développeurs qui souhaitent construire une logique d’agent personnalisée en JavaScript et qui ont besoin d’un contrôle fin sur le processus d’appel d’outils. Le soutien TypeScript facilite la définition d’interfaces d’outils typés. Pensez à l’utiliser avec des bibliothèques comme LangChain.js pour abstraire le code de base de l’appel d’outils tout en maintenant les avantages de l’inférence locale.

Quand choisir : Parfait pour les développeurs JavaScript/TypeScript, les applications de bureau Electron, les services backend Node.js, et le développement rapide de prototypes. Fournit un contrôle programmable plutôt qu’un serveur autonome.

Conclusion

Le choix du bon outil de déploiement local LLM dépend de vos besoins spécifiques :

Recommandations principales :

  • Débutants : Commencez avec LM Studio pour une excellente interface utilisateur et une facilité d’utilisation, ou Jan pour une simplicité axée sur la confidentialité
  • Développeurs : Choisissez Ollama pour l’intégration API et la flexibilité, ou node-llama-cpp pour les projets JavaScript/Node.js
  • Enthousiastes de la confidentialité : Utilisez Jan ou Sanctum pour une expérience hors ligne avec un support mobile optionnel
  • Besoins multimodaux : Sélectionnez LocalAI pour des capacités d’IA complètes au-delà du texte
  • Déploiements en production : Déployez vLLM pour un service à haute performance avec des fonctionnalités d’entreprise
  • Flux de travail conteneurisés : Considérez Docker Model Runner pour l’intégration de l’écosystème
  • Matériel AMD Ryzen AI : Lemonade utilise l’NPU/iGPU pour une excellente performance
  • Utilisateurs avancés : Msty pour gérer plusieurs modèles et fournisseurs
  • Écriture créative : Backyard AI pour des conversations basées sur des personnages
  • Enthousiastes du terminal : RecurseChat pour les workflows en ligne de commande
  • Agents autonomes : vLLM ou Lemonade pour un appel d’outils robuste et un soutien MCP

Facteurs clés de prise de décision : Maturité de l’API (vLLM, Ollama et LM Studio offrent les API les plus stables), appel d’outils (vLLM et Lemonade offrent les meilleures capacités d’appel de fonction), prise en charge des formats de fichiers (LocalAI prend en charge la plus large gamme), optimisation matérielle (LM Studio excelle sur les GPU intégrés, Lemonade sur les NPUs AMD), et variété de modèles (Ollama et LocalAI offrent la plus grande sélection de modèles).

L’écosystème local LLM continue de mûrir rapidement, avec 2025 apportant des avancées significatives dans la standardisation des API (compatibilité OpenAI sur tous les outils majeurs), l’appel d’outils (adoption du protocole MCP permettant des agents autonomes), la flexibilité des formats (meilleurs outils de conversion et méthodes de quantification), le soutien matériel (accélération NPU, utilisation améliorée des GPU intégrés), et les applications spécialisées (interfaces mobiles, en terminal, basées sur des personnages).

Quoi que vous soyez préoccupé par la confidentialité des données, que vous souhaitiez réduire les coûts API, que vous ayez besoin de capacités hors ligne ou que vous exigez une performance de production, le déploiement local LLM n’a jamais été plus accessible ou capable. Les outils répertoriés dans ce guide représentent la pointe de la déploiement local d’IA, chacun résolvant des problèmes spécifiques pour différents groupes d’utilisateurs.

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Références externes