Vllm

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.

Un modèle peut revendiquer une fenêtre de contexte de 128K et échouer pourtant à 40K jetons sur un GPU de 16 Go. La limite architecturale ne promettait jamais que les poids, le cache KV, les tampons de calcul et le compositeur de bureau tiendraient simultanément sur votre carte.

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.

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 modèles de langage de grande taille (LLM), développé par le laboratoire Sky Computing de l’Université de Californie à Berkeley.

Exécuter des LLM localement est désormais praticable 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 :