Ollama

Exécuter des grands modèles de langage (LLMs) localement a de plus en plus de popularité pour la confidentialité, le contrôle des coûts et les capacités hors ligne. Le paysage s’est considérablement transformé 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.

Voici une comparaison entre Qwen3:30b et GPT-OSS:20b
axée sur le suivi des instructions et les performances, les spécifications et la vitesse.

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.

Les modèles GPT-OSS d’Ollama présentent régulièrement des problèmes pour gérer les sorties structurées, surtout lorsqu’ils sont utilisés avec des cadres comme LangChain, OpenAI SDK, vllm et d’autres.

Les grands modèles de langage (LLMs) sont puissants, mais en production, nous souhaitons rarement des paragraphes libres. Au contraire, nous voulons des données prévisibles : des attributs, des faits ou des objets structurés que vous pouvez alimenter dans une application. C’est la sortie structurée des LLM.

Ici, je compare la quantité de VRAM allouée par la nouvelle version d’Ollama au modèle par rapport à la version précédente d’Ollama. La nouvelle version est pire.

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.

Comme Ollama standard ne dispose pas d’API de rerank directe, vous devrez implémenter le reranking avec Qwen3 Reranker en GO en générant des embeddings pour les paires de requêtes et de documents et en les notant.

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

Ce petit exemple de code Go pour le reranking appelle Ollama pour générer des embeddings pour la requête et pour chaque document candidat, puis trie par ordre décroissant de similarité cosinus.

Les modèles Qwen3 Embedding and Reranker sont les dernières sorties de la famille Qwen, spécifiquement conçus pour des tâches avancées d’embedding de texte, de récupération et de réordonnancement.

Comment les canaux PCIe affectent les performances des LLM ? Selon la tâche. Pour l’entraînement et l’inférence multi-GPU, la baisse de performance est significative.

Dans la bibliothèque de modèles Ollama, il existe des modèles capables de convertir du contenu HTML en Markdown, ce qui est utile pour les tâches de conversion de contenu. Ce guide fait partie de notre Outils de Documentation en 2026 : Markdown, LaTeX, PDF et Flux de Travail d’Impression hub.

Voici une liste d’outils d’assistance au codage basés sur l’intelligence artificielle (IA) et leurs avantages.