Hébergement local de LLM : Guide complet 2026 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio et plus encore

Maîtrisez le déploiement local de LLM avec une comparaison de 12+ outils

Sommaire

Le déploiement local des LLMs (modèles de langage de grande taille) est devenu de plus en plus populaire alors que les développeurs et les organisations recherchent une meilleure confidentialité, une latence réduite et un contrôle accru sur leur infrastructure d’IA.

Le marché propose désormais plusieurs outils sophistiqués pour exécuter des LLMs localement, chacun avec des forces et des compromis distincts.

7 llamas Cette belle image est générée par le modèle AI Flux 1 dev.

Avant que les services d’IA basés sur le cloud ne dominent le paysage, l’idée d’exécuter des modèles de langage sophistiqués sur du matériel local semblait impractique. Aujourd’hui, les avancées en matière de quantification de modèles, de moteurs d’inférence efficaces et de matériel GPU accessible ont rendu le déploiement local des LLMs non seulement réalisable, mais souvent préférable pour de nombreux cas d’utilisation.

Principaux avantages du déploiement local : Confidentialité et sécurité des données, prévisibilité des coûts sans frais d’API par jeton, réponses à faible latence, contrôle total de la personnalisation, capacité hors ligne et conformité aux exigences réglementaires pour les données sensibles.

TL;DR

Outil Meilleur pour Maturité de l’API Appel d’outils GUI Formats de fichiers Support GPU Open Source
Ollama Développeurs, intégration API ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ❌ Limité 3e partie GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui
LocalAI IA multimodale, flexibilité ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ✅ Complet Interface Web GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui
Jan Confidentialité, simplicité ⭐⭐⭐ Bêta ❌ Limité ✅ Bureau GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui
LM Studio Débutants, matériel basse spécification ⭐⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Expérimental ✅ Bureau GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ Non
vLLM Production, débit élevé ⭐⭐⭐⭐⭐ Production ✅ Complet ❌ API uniquement PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Oui
Docker Model Runner Workflows de conteneurs ⭐⭐⭐ Alpha/Bêta ⚠️ Limité Docker Desktop GGUF (dépend) NVIDIA, AMD Partiel
Lemonade Matériel AMD NPU ⭐⭐⭐ En développement ✅ Complet (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Oui
Msty Gestion multi-modèles ⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Via backends ✅ Bureau Via backends Via backends ❌ Non
Backyard AI Personnage/jeu de rôle ⭐⭐⭐ Stable ❌ Limité ✅ Bureau GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ Non
Sanctum Confidentialité mobile ⭐⭐⭐ Stable ❌ Limité ✅ Mobile/Bureau Modèles optimisés GPU mobiles ❌ Non
RecurseChat Utilisateurs de terminal ⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Via backends ❌ Terminal Via backends Via backends ✅ Oui
node-llama-cpp Développeurs JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Stable ⚠️ Manuel ❌ Bibliothèque GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Oui

Recommandations rapides :

  • Débutants : LM Studio ou Jan
  • Développeurs : Ollama ou node-llama-cpp
  • Production : vLLM
  • Multimodal : LocalAI
  • PC AMD Ryzen AI : Lemonade
  • Confidentialité : Jan ou Sanctum
  • Utilisateurs avancés : Msty

Ollama

Ollama s’est imposé comme l’un des outils les plus populaires pour le déploiement local de LLMs, en particulier parmi les développeurs qui apprécient son interface en ligne de commande et son efficacité. Construit sur la base de llama.cpp, il offre un excellent débit de jetons par seconde avec une gestion intelligente de la mémoire et une accélération GPU efficace pour les GPU NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) et AMD (ROCm).

Fonctionnalités clés : Gestion simple des modèles avec des commandes comme ollama run llama3.2, API compatible OpenAI pour le remplacement direct des services cloud, bibliothèque de modèles étendue prenant en charge Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen et autres, capacité de sorties structurées et création de modèles personnalisés via Modelfiles.

Maturité de l’API : Très mature avec des points de terminaison compatibles OpenAI stables, y compris /v1/chat/completions, /v1/embeddings et /v1/models. Prend en charge le streaming complet via Server-Sent Events, API de vision pour les modèles multimodaux, mais manque de support natif pour l’appel de fonctions. Comprendre comment Ollama gère les requêtes parallèles est crucial pour un déploiement optimal, surtout lorsqu’il s’agit de plusieurs utilisateurs simultanés.

Support des formats de fichiers : Principalement le format GGUF avec tous les niveaux de quantification (Q2_K à Q8_0). Conversion automatique à partir des modèles Hugging Face disponible via la création de Modelfiles. Pour une gestion efficace du stockage, vous pourriez avoir besoin de déplacer les modèles Ollama vers un autre lecteur ou dossier.

Support de l’appel d’outils : Ollama a officiellement ajouté la fonctionnalité d’appel d’outils, permettant aux modèles d’interagir avec des fonctions et des API externes. L’implémentation suit une approche structurée où les modèles peuvent décider quand invoquer des outils et comment utiliser les données retournées. L’appel d’outils est disponible via l’API d’Ollama et fonctionne avec des modèles spécifiquement entraînés pour l’appel de fonctions tels que Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 et Qwen2.5. Cependant, en 2024, l’API d’Ollama ne prend pas encore en charge le streaming des appels d’outils ou le paramètre tool_choice, disponibles dans l’API d’OpenAI. Cela signifie que vous ne pouvez pas forcer l’appel d’un outil spécifique ou recevoir des réponses d’appel d’outils en mode streaming. Malgré ces limitations, l’appel d’outils d’Ollama est prêt pour la production pour de nombreux cas d’utilisation et s’intègre bien avec des frameworks comme Spring AI et LangChain. La fonctionnalité représente une amélioration significative par rapport à l’ancienne approche d’ingénierie de prompts.

Quand choisir : Idéal pour les développeurs qui préfèrent les interfaces CLI et l’automatisation, qui ont besoin d’une intégration API fiable pour les applications, qui valorisent la transparence open source et qui veulent une utilisation efficace des ressources. Excellent pour la construction d’applications nécessitant une migration transparente depuis OpenAI. Pour une référence complète des commandes et configurations, consultez le guide de référence d’Ollama.

LocalAI

LocalAI se positionne comme une pile complète d’IA, allant au-delà de la simple génération de texte pour prendre en charge les applications d’IA multimodales, y compris la génération de texte, d’images et d’audio.

Fonctionnalités clés : Pile complète d’IA incluant LocalAI Core (APIs texte, image, audio, vision), LocalAGI pour les agents autonomes, LocalRecall pour la recherche sémantique, capacités d’inférence distribuée P2P et grammaires contraintes pour les sorties structurées.

Maturité de l’API : Très mature en tant que remplacement complet d’OpenAI prenant en charge tous les points de terminaison d’OpenAI plus des fonctionnalités supplémentaires. Inclut un support complet du streaming, un appel de fonctions natif via l’API d’outils compatible OpenAI, génération et traitement d’images, transcription audio (Whisper), synthèse vocale, limitation de débit configurable et authentification par clé API intégrée. LocalAI excelle dans des tâches comme la conversion de contenu HTML en Markdown à l’aide de LLM grâce à son support API polyvalent.

Support des formats de fichiers : Le plus polyvalent avec le support des formats GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ et AWQ. Plusieurs backends incluant llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama et ExLlama2.

Support de l’appel d’outils : LocalAI fournit un support complet de l’appel de fonctions compatible OpenAI avec sa pile d’IA élargie. Le composant LocalAGI permet spécifiquement aux agents autonomes d’avoir des capacités robustes d’appel d’outils. L’implémentation de LocalAI prend en charge l’API complète des outils d’OpenAI, y compris les définitions de fonctions, les schémas de paramètres et les invocations de fonctions simples et parallèles. La plateforme fonctionne sur plusieurs backends (llama.cpp, vLLM, Transformers) et maintient la compatibilité avec la norme d’API d’OpenAI, rendant la migration simple. LocalAI prend en charge des fonctionnalités avancées comme les grammaires contraintes pour des sorties structurées plus fiables et a un support expérimental pour le Model Context Protocol (MCP). L’implémentation de l’appel d’outils est mature et prête pour la production, fonctionnant particulièrement bien avec les modèles optimisés pour l’appel de fonctions comme Hermes 2 Pro, Functionary et les modèles Llama récents. L’approche de LocalAI pour l’appel d’outils est l’une de ses fonctionnalités les plus fortes, offrant flexibilité sans sacrifier la compatibilité.

Quand choisir : Idéal pour les utilisateurs ayant besoin de capacités d’IA multimodales au-delà du texte, de flexibilité maximale dans le choix des modèles, de compatibilité avec l’API OpenAI pour les applications existantes et de fonctionnalités avancées comme la recherche sémantique et les agents autonomes. Fonctionne efficacement même sans GPU dédiés.

Jan

Jan adopte une approche différente, privilégiant la confidentialité de l’utilisateur et la simplicité plutôt que les fonctionnalités avancées avec une conception 100% hors ligne qui inclut aucune télémétrie et aucune dépendance au cloud.

Fonctionnalités clés : Interface de conversation familière de type ChatGPT, hub de modèles propre avec des modèles étiquetés comme “rapides”, “équilibrés” ou “haute qualité”, gestion des conversations avec des capacités d’importation/exportation, configuration minimale avec une fonctionnalité hors de la boîte, backend llama.cpp, support du format GGUF, détection automatique du matériel et système d’extension pour les plugins communautaires.

Maturité de l’API : Phase bêta avec une API compatible OpenAI exposant des points de terminaison de base. Prend en charge les réponses en streaming et les embeddings via le backend llama.cpp, mais a un support limité pour l’appel d’outils et une API de vision expérimentale. Non conçu pour des scénarios multi-utilisateurs ou une limitation de débit.

Support des formats de fichiers : Modèles GGUF compatibles avec le moteur llama.cpp, prenant en charge tous les niveaux de quantification GGUF standard avec une gestion simple des fichiers par glisser-déposer.

Support de l’appel d’outils : Jan a actuellement des capacités limitées d’appel d’outils dans ses versions stables. En tant qu’assistant d’IA personnel axé sur la confidentialité, Jan privilégie la simplicité plutôt que les fonctionnalités avancées d’agents. Bien que le moteur llama.cpp sous-jacent supporte théoriquement les motifs d’appel d’outils, l’implémentation de l’API de Jan n’expose pas les points de terminaison d’appel de fonctions compatibles OpenAI. Les utilisateurs nécessitant un appel d’outils devront implémenter des approches manuelles d’ingénierie de prompts ou attendre les mises à jour futures. La feuille de route de développement suggère que des améliorations du support des outils sont prévues, mais l’accent actuel reste sur la fourniture d’une expérience de chat fiable et hors ligne. Pour les applications de production nécessitant un appel de fonctions robuste, envisagez plutôt LocalAI, Ollama ou vLLM. Jan est mieux adapté aux cas d’utilisation d’IA conversationnelle plutôt qu’aux workflows complexes d’agents autonomes nécessitant une orchestration d’outils.

Quand choisir : Parfait pour les utilisateurs qui privilégient la confidentialité et le fonctionnement hors ligne, qui veulent une expérience simple sans configuration, qui préfèrent une interface graphique à une interface en ligne de commande et qui ont besoin d’une alternative locale à ChatGPT pour un usage personnel.

LM Studio

LM Studio s’est forgé une réputation d’outil le plus accessible pour le déploiement local de LLMs, particulièrement pour les utilisateurs sans expérience technique.

Fonctionnalités clés : Interface graphique soignée avec une interface intuitive et élégante, navigateur de modèles pour une recherche et un téléchargement faciles depuis Hugging Face, comparaison de performances avec indicateurs visuels de vitesse et de qualité des modèles, interface de chat immédiate pour les tests, curseurs d’ajustement des paramètres conviviaux, détection et optimisation automatique du matériel, déchargement Vulkan pour les GPU intégrés Intel/AMD, gestion intelligente de la mémoire, optimisation excellente pour Apple Silicon, serveur API local avec des points de terminaison compatibles OpenAI, et division des modèles pour exécuter des modèles plus grands à travers le GPU et la RAM.

Maturité de l’API : Très mature et stable avec une API compatible OpenAI. Prend en charge le streaming complet, l’API d’intégrations, l’appel de fonctions expérimental pour les modèles compatibles, et un support multimodal limité. Axé sur des scénarios à utilisateur unique sans limitation de débit ou authentification intégrée.

Support des formats de fichiers : Formats GGUF (compatible avec llama.cpp) et Safetensors de Hugging Face. Convertisseur intégré pour certains modèles et peut exécuter des modèles GGUF divisés.

Support de l’appel d’outils : LM Studio a implémenté un support expérimental de l’appel d’outils dans les versions récentes (v0.2.9+), suivant le format d’API d’appel de fonctions OpenAI. La fonctionnalité permet aux modèles entraînés sur l’appel de fonctions (notamment Hermes 2 Pro, Llama 3.1, et Functionary) d’invoquer des outils externes via le serveur API local. Cependant, l’appel d’outils dans LM Studio doit être considéré comme de qualité bêta—il fonctionne de manière fiable pour les tests et le développement mais peut rencontrer des cas limites en production. L’interface graphique permet de définir facilement des schémas de fonctions et de tester les appels d’outils de manière interactive, ce qui est précieux pour le prototypage de flux de travail d’agents. La compatibilité des modèles varie considérablement, certains modèles montrant un meilleur comportement d’appel d’outils que d’autres. LM Studio ne prend pas en charge le streaming des appels d’outils ni les fonctionnalités avancées comme l’invocation parallèle de fonctions. Pour un développement sérieux d’agents, utilisez LM Studio pour les tests et le prototypage locaux, puis déployez sur vLLM ou LocalAI pour une fiabilité en production.

Quand choisir : Idéal pour les débutants nouveaux au déploiement local de LLMs, les utilisateurs qui préfèrent les interfaces graphiques aux outils en ligne de commande, ceux qui ont besoin d’une bonne performance sur des matériels de spécifications inférieures (surtout avec des GPU intégrés), et toute personne souhaitant une expérience utilisateur professionnelle et soignée. Sur les machines sans GPU dédiés, LM Studio surpasse souvent Ollama grâce à ses capacités de déchargement Vulkan. De nombreux utilisateurs améliorent leur expérience LM Studio avec des interfaces de chat open-source pour les instances locales Ollama qui fonctionnent également avec l’API compatible OpenAI de LM Studio.

vLLM

vLLM est conçu spécifiquement pour l’inférence de LLMs haute performance, de qualité production, avec sa technologie innovante PagedAttention qui réduit la fragmentation de la mémoire de 50 % ou plus et augmente le débit de 2 à 4 fois pour les requêtes simultanées.

Fonctionnalités clés : PagedAttention pour une gestion optimisée de la mémoire, batch continu pour un traitement efficace de plusieurs requêtes, inférence distribuée avec parallélisme de tenseurs sur plusieurs GPU, support du streaming token par token, optimisation du débit pour servir de nombreux utilisateurs, support des architectures populaires (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), modèles vision-langage (LLaVA, Qwen-VL), API compatible OpenAI, support Kubernetes pour l’orchestration de conteneurs, et métriques intégrées pour le suivi des performances.

Maturité de l’API : Prête pour la production avec une API compatible OpenAI hautement mature. Prise en charge complète du streaming, des intégrations, de l’appel d’outils/fonctions avec capacité d’invocation parallèle, support des modèles vision-langage, limitation de débit de qualité production, et authentification basée sur les jetons. Optimisée pour un débit élevé et les requêtes par lots.

Support des formats de fichiers : PyTorch et Safetensors (principaux), quantification GPTQ et AWQ, support natif du hub de modèles Hugging Face. Ne prend pas en charge nativement GGUF (nécessite une conversion).

Support de l’appel d’outils : vLLM offre un appel d’outils de qualité production, entièrement fonctionnel, 100 % compatible avec l’API d’appel de fonctions OpenAI. Il implémente la spécification complète, y compris les appels de fonctions parallèles (où les modèles peuvent invoquer plusieurs outils simultanément), le paramètre tool_choice pour contrôler la sélection des outils, et le support du streaming pour les appels d’outils. Le mécanisme PagedAttention de vLLM maintient un débit élevé même pendant des séquences complexes d’appel d’outils multi-étapes, ce qui en fait l’idéal pour les systèmes d’agents autonomes servant plusieurs utilisateurs simultanément. L’implémentation fonctionne excellemment avec les modèles optimisés pour l’appel de fonctions comme Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large, et Hermes 2 Pro. vLLM gère l’appel d’outils au niveau de l’API avec une validation automatique du schéma JSON pour les paramètres de fonction, réduisant les erreurs et améliorant la fiabilité. Pour les déploiements en production nécessitant une orchestration d’outils de niveau entreprise, vLLM est la référence absolue, offrant à la fois les performances les plus élevées et le jeu de fonctionnalités le plus complet parmi les solutions d’hébergement local de LLMs.

Quand choisir : Idéal pour les performances et la fiabilité de qualité production, la gestion de requêtes simultanées élevées, les capacités de déploiement multi-GPU, et l’hébergement de LLMs à l’échelle entreprise. Lors de la comparaison des spécifications des GPU NVIDIA pour leur adéquation à l’IA, les exigences de vLLM favorisent les GPU modernes (A100, H100, RTX 4090) avec une capacité de VRAM élevée pour des performances optimales. vLLM excelle également dans l’obtention de sorties structurées à partir de LLMs grâce à son support natif de l’appel d’outils.

Docker Model Runner

Docker Model Runner est la nouvelle entrée de Docker dans le déploiement local de LLMs, exploitant les forces de la conteneurisation de Docker avec une intégration native, un support Docker Compose pour des déploiements multi-conteneurs faciles, une gestion simplifiée des volumes pour le stockage et le cache des modèles, et une découverte de services native aux conteneurs.

Fonctionnalités clés : Conteneurs préconfigurés avec des images de modèles prêtes à l’emploi, allocation fine des ressources CPU et GPU, complexité de configuration réduite, et gestion par interface graphique via Docker Desktop.

Maturité de l’API : Phase alpha/bêta avec des API en évolution. Interfaces natives aux conteneurs avec les capacités spécifiques déterminées par le moteur sous-jacent (généralement GGUF/Ollama).

Support des formats de fichiers : Modèles conditionnés dans des conteneurs avec un format dépendant du moteur sous-jacent (généralement GGUF). La standardisation est encore en cours d’évolution.

Support de l’appel d’outils : Les capacités d’appel d’outils de Docker Model Runner sont héritées de son moteur d’inférence sous-jacent (généralement Ollama). Une évaluation pratique récente par Docker a révélé des défis significatifs avec l’appel d’outils de modèles locaux, notamment l’invocation avide (les modèles appelant des outils inutilement), une sélection incorrecte d’outils, et des difficultés à gérer correctement les réponses des outils. Bien que Docker Model Runner prenne en charge l’appel d’outils via son API compatible OpenAI lorsqu’il utilise des modèles appropriés, la fiabilité varie considérablement en fonction du modèle et de la configuration spécifiques. La couche de conteneurisation n’ajoute pas de fonctionnalités d’appel d’outils—elle fournit simplement une enveloppe de déploiement standardisée. Pour les systèmes d’agents en production nécessitant un appel d’outils robuste, il est plus efficace de conditionner directement vLLM ou LocalAI plutôt que d’utiliser Model Runner. La force de Docker Model Runner réside dans la simplification du déploiement et la gestion des ressources, pas dans des capacités AI améliorées. L’expérience d’appel d’outils ne sera pas meilleure que le support du modèle et du moteur sous-jacent.

Quand choisir : Idéal pour les utilisateurs qui utilisent déjà Docker de manière extensive dans leurs flux de travail, qui ont besoin d’une orchestration de conteneurs transparente, qui valorisent l’écosystème et les outils de Docker, et qui veulent des pipelines de déploiement simplifiés. Pour une analyse détaillée des différences, voir la comparaison Docker Model Runner vs Ollama qui explore quand choisir chaque solution pour votre cas d’utilisation spécifique.

Lemonade

Lemonade représente une nouvelle approche de l’hébergement local de LLMs, spécifiquement optimisée pour le matériel AMD avec accélération NPU (Neural Processing Unit) exploitant les capacités AMD Ryzen AI.

Fonctionnalités clés : Accélération NPU pour une inférence efficace sur les processeurs Ryzen AI, exécution hybride combinant NPU, iGPU et CPU pour des performances optimales, intégration de premier ordre du Model Context Protocol (MCP) pour l’appel d’outils, API standard compatible OpenAI, conception légère avec un faible surcoût de ressources, support des agents autonomes avec capacités d’accès aux outils, interfaces multiples incluant une interface web, CLI et SDK, et optimisations spécifiques au matériel pour AMD Ryzen AI (série 7040/8040 ou plus récente).

Maturité de l’API : En développement mais s’améliorant rapidement avec des points de terminaison compatibles OpenAI et un support avancé de l’appel d’outils basé sur MCP. Interface agnostique de langage simplifiant l’intégration à travers les langages de programmation.

Support des formats de fichiers : GGUF (principal) et ONNX avec des formats optimisés pour NPU. Prend en charge les niveaux de quantification courants (Q4, Q5, Q8).

Support de l’appel d’outils : Lemonade fournit un appel d’outils de pointe via son support de premier ordre du Model Context Protocol (MCP), représentant une évolution significative au-delà de l’appel de fonctions traditionnel au style OpenAI. MCP est une norme ouverte conçue par Anthropic pour une intégration d’outils plus naturelle et consciente du contexte, permettant aux LLMs de maintenir une meilleure conscience des outils disponibles et de leurs objectifs tout au long des conversations. L’implémentation MCP de Lemonade permet des interactions avec divers outils, y compris la recherche web, les opérations sur le système de fichiers, les systèmes de mémoire, et les intégrations personnalisées—tout cela avec une accélération NPU AMD pour l’efficacité. L’approche MCP offre des avantages par rapport à l’appel de fonctions traditionnel : une meilleure découvrabilité des outils, une gestion améliorée du contexte à travers les conversations multi-tours, et des définitions d’outils standardisées qui fonctionnent à travers différents modèles. Bien que MCP soit encore émergent (adopté par Claude, maintenant en expansion vers les déploiements locaux), l’implémentation précoce de Lemonade en fait le leader pour les systèmes d’agents de prochaine génération. Le mieux adapté pour le matériel AMD Ryzen AI où le déchargement NPU fournit des gains d’efficacité de 2 à 3 fois pour les flux de travail d’agents intensifs en outils.

Quand choisir : Parfait pour les utilisateurs avec du matériel AMD Ryzen AI, ceux qui construisent des agents autonomes, toute personne ayant besoin d’une accélération NPU efficace, et les développeurs voulant un support MCP de pointe. Peut atteindre 2 à 3 fois plus de tokens/watt par rapport à l’inférence uniquement CPU sur les systèmes AMD Ryzen AI.

Msty

Msty se concentre sur la gestion fluide de plusieurs fournisseurs et modèles de LLM avec une interface unifiée pour plusieurs backends fonctionnant avec Ollama, OpenAI, Anthropic et d’autres.

Fonctionnalités clés : Architecture indépendante des fournisseurs, changement de modèle rapide, gestion avancée des conversations avec ramification et bifurcation, bibliothèque de prompts intégrée, capacité à mélanger des modèles locaux et cloud dans une seule interface, comparaison des réponses de plusieurs modèles côte à côte, et support multiplateforme pour Windows, macOS et Linux.

Maturité de l’API : Stable pour la connexion aux installations existantes. Aucun serveur séparé requis car il étend les fonctionnalités d’autres outils comme Ollama et LocalAI.

Support des formats de fichiers : Dépend des backends connectés (généralement GGUF via Ollama/LocalAI).

Support des appels d’outils : Les capacités d’appel d’outils de Msty sont héritées de ses backends connectés. Lors de la connexion à Ollama, vous êtes confronté à ses limitations (pas d’appel d’outils natif). Lors de l’utilisation des backends LocalAI ou OpenAI, vous bénéficiez de leurs fonctionnalités complètes d’appel d’outils. Msty lui-même n’ajoute pas de fonctionnalité d’appel d’outils mais agit plutôt comme une interface unifiée pour plusieurs fournisseurs. Cela peut en réalité être avantageux - vous pouvez tester le même flux de travail d’agent contre différents backends (Ollama local vs LocalAI vs cloud OpenAI) pour comparer les performances et la fiabilité. Les fonctionnalités de gestion des conversations de Msty sont particulièrement utiles pour le débogage de séquences complexes d’appel d’outils, car vous pouvez bifurquer les conversations aux points de décision et comparer comment différents modèles gèrent les mêmes invocations d’outils. Pour les développeurs construisant des systèmes d’agents multi-modèles, Msty offre un moyen pratique d’évaluer quel backend offre les meilleures performances d’appel d’outils pour des cas d’utilisation spécifiques.

Quand choisir : Idéal pour les utilisateurs avancés gérant plusieurs modèles, ceux qui comparent les sorties des modèles, les utilisateurs avec des flux de travail de conversation complexes, et les configurations hybrides local/cloud. Ce n’est pas un serveur autonome mais plutôt une interface frontend sophistiquée pour les déploiements de LLM existants.

Backyard AI

Backyard AI se spécialise dans les conversations basées sur des personnages et les scénarios de rôle avec une création détaillée de personnages, une définition de personnalité, un changement multiple de personnages, une mémoire de conversation à long terme et un traitement local-first axé sur la confidentialité.

Fonctionnalités clés : Création de personnages avec des profils de personnalité AI détaillés, plusieurs personas de personnages, système de mémoire pour les conversations à long terme, interface conviviale accessible aux utilisateurs non techniques, construite sur llama.cpp avec support des modèles GGUF, et disponibilité multiplateforme (Windows, macOS, Linux).

Maturité de l’API : Stable pour l’utilisation GUI mais accès API limité. Axé principalement sur l’expérience utilisateur graphique plutôt que sur l’intégration programmatique.

Support des formats de fichiers : Modèles GGUF avec support pour la plupart des modèles de chat populaires.

Support des appels d’outils : Backyard AI ne fournit pas de capacités d’appel d’outils ou d’appel de fonctions. Il est conçu spécifiquement pour les conversations basées sur des personnages et les scénarios de rôle où l’intégration d’outils n’est pas pertinente. L’application se concentre sur le maintien de la cohérence des personnages, la gestion de la mémoire à long terme et la création d’expériences conversationnelles immersives plutôt que sur l’exécution de fonctions ou l’interaction avec des systèmes externes. Pour les utilisateurs recherchant des interactions AI basées sur des personnages, l’absence d’appel d’outils n’est pas une limitation - elle permet au système de s’optimiser entièrement pour le dialogue naturel. Si vous avez besoin de personnages AI qui peuvent également utiliser des outils (comme un assistant de rôle qui peut vérifier la météo réelle ou rechercher des informations), vous devrez utiliser une plateforme différente comme LocalAI ou construire une solution personnalisée combinant des cartes de personnages avec des modèles capables d’appel d’outils.

Quand choisir : Idéal pour l’écriture créative et le rôleplay, les applications basées sur des personnages, les utilisateurs voulant des personas AI personnalisés, et les cas d’utilisation de jeux et de divertissement. Non conçu pour le développement général ou l’intégration d’API.

Sanctum

Sanctum AI met l’accent sur la confidentialité avec des applications mobiles et desktop offline-first présentant une opération véritablement offline sans nécessiter d’internet, un chiffrement de bout en bout pour la synchronisation des conversations, un traitement sur l’appareil avec toutes les inférences se déroulant localement, et une synchronisation chiffrée multiplateforme.

Fonctionnalités clés : Support mobile pour iOS et Android (rare dans l’espace LLM), optimisation agressive des modèles pour les appareils mobiles, synchronisation cloud chiffrée optionnelle, support de partage familial, modèles plus petits optimisés (1B-7B paramètres), quantification personnalisée pour mobile, et bundles de modèles pré-emballés.

Maturité de l’API : Stable pour l’utilisation mobile prévue mais accès API limité. Conçu pour des applications grand public plutôt que pour l’intégration développeur.

Support des formats de fichiers : Formats de modèles plus petits optimisés avec quantification personnalisée pour les plateformes mobiles.

Support des appels d’outils : Sanctum ne prend pas en charge les capacités d’appel d’outils ou d’appel de fonctions dans sa mise en œuvre actuelle. En tant qu’application mobile-first axée sur la confidentialité et l’opération offline, Sanctum privilégie la simplicité et l’efficacité des ressources par rapport à des fonctionnalités avancées comme les flux de travail d’agents. Les modèles plus petits (1B-7B paramètres) qu’il exécute ne sont généralement pas bien adaptés pour un appel d’outils fiable même si l’infrastructure le permettait. La proposition de valeur de Sanctum est de fournir un chat AI privé, sur appareil pour un usage quotidien - lecture d’emails, rédaction de messages, réponse à des questions - plutôt que des tâches autonomes complexes. Pour les utilisateurs mobiles qui ont besoin de capacités d’appel d’outils, les contraintes architecturales du matériel mobile rendent cela irréaliste. Les solutions basées sur le cloud ou les applications de bureau avec des modèles plus grands restent nécessaires pour les flux de travail basés sur des agents nécessitant une intégration d’outils.

Quand choisir : Parfait pour l’accès LLM mobile, les utilisateurs soucieux de confidentialité, les scénarios multi-appareils, et l’assistance AI en déplacement. Limité aux modèles plus petits en raison des contraintes matérielles mobiles et moins adapté aux tâches complexes nécessitant des modèles plus grands.

RecurseChat

RecurseChat est une interface de chat en terminal pour les développeurs qui vivent dans la ligne de commande, offrant une interaction pilotée par le clavier avec des raccourcis clavier Vi/Emacs.

Fonctionnalités clés : Fonctionnement natif en terminal, support multi-backend (Ollama, OpenAI, Anthropic), surlignage syntaxique pour les blocs de code, gestion de session pour sauvegarder et restaurer les conversations, commandes CLI scriptables pour l’automatisation, écrit en Rust pour une opération rapide et efficace, dépendances minimales, fonctionne via SSH, et compatible tmux/screen.

Maturité de l’API : Stable, utilisant les APIs de backend existantes (Ollama, OpenAI, etc.) plutôt que de fournir son propre serveur.

Support des formats de fichiers : Dépend du backend utilisé (généralement GGUF via Ollama).

Support des appels d’outils : Le support des appels d’outils de RecurseChat dépend du backend auquel vous vous connectez. Avec les backends Ollama, vous héritez des limitations d’Ollama. Avec les backends OpenAI ou Anthropic, vous bénéficiez de leurs capacités complètes d’appel de fonctions. RecurseChat lui-même n’implémente pas les appels d’outils mais fournit une interface terminal qui rend pratique le débogage et le test des flux de travail d’agents. Le surlignage syntaxique pour JSON facilite l’inspection des paramètres et des réponses d’appel de fonction. Pour les développeurs construisant des systèmes d’agents en ligne de commande ou testant les appels d’outils dans des environnements distants via SSH, RecurseChat offre une interface légère sans le surcoût d’une GUI. Sa nature scriptable permet également l’automatisation de scénarios de test d’agents via des scripts shell, ce qui en fait un outil précieux pour les pipelines CI/CD qui doivent valider le comportement d’appel d’outils à travers différents modèles et backends.

Quand choisir : Idéal pour les développeurs qui préfèrent les interfaces terminal, l’accès aux serveurs distants via SSH, les besoins de script et d’automatisation, et l’intégration avec les flux de travail en terminal. Ce n’est pas un serveur autonome mais un client terminal sophistiqué.

node-llama-cpp

node-llama-cpp apporte llama.cpp à l’écosystème Node.js avec des liaisons natives Node.js fournissant une intégration directe de llama.cpp et un support complet TypeScript avec des définitions de types complètes.

Fonctionnalités clés : Génération de jetons par jeton, génération d’embeddings textuels, gestion de modèles programmatique pour télécharger et gérer les modèles, gestion intégrée des modèles de chat, liaisons natives fournissant des performances proches de la vitesse native de llama.cpp dans l’environnement Node.js, conçu pour construire des applications Node.js/JavaScript avec des LLM, des applications Electron avec IA locale, des services backend et des fonctions serverless avec des modèles intégrés.

Maturité de l’API : Stable et mature avec des définitions TypeScript complètes et une API bien documentée pour les développeurs JavaScript.

Support des formats de fichiers : Format GGUF via llama.cpp avec support pour tous les niveaux de quantification standard.

Support des appels d’outils : node-llama-cpp nécessite une implémentation manuelle des appels d’outils via l’ingénierie de prompts et l’analyse des sorties. Contrairement aux solutions basées sur API avec appel de fonctions natif, vous devez gérer l’ensemble du flux de travail d’appel d’outils dans votre code JavaScript : définir les schémas d’outils, les injecter dans les prompts, analyser les réponses du modèle pour les appels de fonction, exécuter les outils et alimenter les résultats en retour vers le modèle. Bien que cela vous donne un contrôle et une flexibilité complets, cela demande beaucoup plus de travail que l’utilisation du support intégré de vLLM ou LocalAI. node-llama-cpp est idéal pour les développeurs qui souhaitent construire une logique d’agent personnalisée en JavaScript et qui ont besoin d’un contrôle fin sur le processus d’appel d’outils. Le support TypeScript facilite la définition d’interfaces d’outils types sûres. Envisagez de l’utiliser avec des bibliothèques comme LangChain.js pour abstraire les tâches répétitives d’appel d’outils tout en conservant les avantages de l’inférence locale.

Quand choisir : Parfait pour les développeurs JavaScript/TypeScript, les applications de bureau Electron, les services backend Node.js et le développement rapide de prototypes. Fournit un contrôle programmatique plutôt qu’un serveur autonome.

Conclusion

Le choix de l’outil de déploiement local d’un LLM dépend de vos besoins spécifiques :

Recommandations principales :

  • Débutants : Commencez avec LM Studio pour son excellente interface utilisateur et sa facilité d’utilisation, ou Jan pour sa simplicité axée sur la confidentialité
  • Développeurs : Choisissez Ollama pour son intégration API et sa flexibilité, ou node-llama-cpp pour les projets JavaScript/Node.js
  • Passionnés de confidentialité : Utilisez Jan ou Sanctum pour une expérience hors ligne avec un support mobile optionnel
  • Besoin multimodal : Sélectionnez LocalAI pour des capacités complètes d’IA au-delà du texte
  • Déploiements en production : Déployez vLLM pour un service haute performance avec des fonctionnalités d’entreprise
  • Flux de travail conteneurisés : Envisagez Docker Model Runner pour l’intégration de l’écosystème
  • Matériel AMD Ryzen AI : Lemonade exploite le NPU/iGPU pour une excellente performance
  • Utilisateurs avancés : Msty pour gérer plusieurs modèles et fournisseurs
  • Écriture créative : Backyard AI pour des conversations basées sur des personnages
  • Enthousiastes du terminal : RecurseChat pour les flux de travail en ligne de commande
  • Agents autonomes : vLLM ou Lemonade pour un appel de fonction robuste et un support MCP

Facteurs clés de décision : Maturité de l’API (vLLM, Ollama et LM Studio offrent les API les plus stables), appel d’outils (vLLM et Lemonade offrent les meilleures fonctionnalités d’appel de fonction), support des formats de fichiers (LocalAI supporte la gamme la plus large), optimisation matérielle (LM Studio excelle sur les GPU intégrés, Lemonade sur les NPU AMD), et variété des modèles (Ollama et LocalAI offrent la sélection la plus large).

L’écosystème des LLM locaux continue de mûrir rapidement, avec 2025 apportant des avancées significatives dans la standardisation des API (compatibilité OpenAI sur tous les principaux outils), l’appel d’outils (adoption du protocole MCP permettant aux agents autonomes), la flexibilité des formats (meilleurs outils de conversion et méthodes de quantification), le support matériel (accélération NPU, utilisation améliorée des GPU intégrés), et les applications spécialisées (mobile, terminal, interfaces basées sur des personnages).

Que vous soyez préoccupé par la confidentialité des données, que vous souhaitiez réduire les coûts d’API, que vous ayez besoin de capacités hors ligne, ou que vous recherchiez des performances de niveau production, le déploiement local de LLM n’a jamais été aussi accessible ou capable. Les outils examinés dans ce guide représentent la pointe de la technologie du déploiement local d’IA, chacun résolvant des problèmes spécifiques pour différents groupes d’utilisateurs.

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Références externes