Vllm

Ollama est l’un des moyens les plus simples pour exécuter un modèle de langage localement, mais cette commodité peut masquer le moment où une expérimentation locale devient un service d’inférence partagé nécessitant une meilleure planification et une meilleure observabilité.

L’inférence LLM ressemble à « une API comme les autres » — jusqu’à ce que les pics de latence apparaissent, les files d’attente s’allongent et que vos GPU atteignent 95 % de mémoire sans explication évidente.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

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

L’exécution locale des LLM est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise. Mais choisir le bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou autres — dépend de vos objectifs :