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 déploiement à haut débit et économe en mémoire pour les grands modèles de langage (LLM), développé par le Sky Computing Lab de l’Université de Californie à Berkeley.
Comparez les meilleurs outils d'hébergement local de LLM en 2026. Maturité de l'API, support matériel, appel d'outils et cas d'usage réels.
L’exécution de LLMs localement 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 d’autres — dépend de vos objectifs :