L’inference LLM semble être « juste une autre API » — jusqu’à ce que les latences augmentent, les files d’attente se remplissent à nouveau, 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, prise en charge du matériel, appel d'outils et cas d'usage concrets.
Exécuter des LLM localement est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise.
Mais le choix de l’outil adapté — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :