VLLM

ROCm et Vulkan accélèrent tous deux les GPU AMD pour l’hébergement local de LLM, mais ils ne sont pas interchangeables. Le bon choix dépend du moteur, du GPU et de la charge de travail.

Un modèle peut revendiquer une fenêtre de contexte de 128K et échouer pourtant à 40K jetons sur un GPU de 16 Go. La limite architecturale ne promettait jamais que les poids, le cache KV, les tampons de calcul et le compositeur de bureau tiendraient simultanément sur votre carte.

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

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 de LLM (grands modèles de langage) est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise. Mais le choix du bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :