Vllm

Un modèle peut afficher une fenêtre de contexte de 128K et échouer tout de même à 40K jetons sur une carte graphique de 16 Go. La limite architecturale ne garantissait jamais que les poids, le cache KV, les tampons de calcul et le compositeur de bureau tiendraient sur votre carte en même temps.

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

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 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 :