Ollama facilite l’exécution de modèles sur une machine contrôlée. Une API hébergée fournit un modèle et une infrastructure exploités par un tiers. Le bon choix dépend moins du discours « local contre cloud » que des données, de la qualité attendue, du volume et de la capacité d’exploitation de l’équipe.
Quand Ollama est un bon point de départ
Ollama convient au développement local, aux démonstrations hors ligne, aux données qui ne doivent pas quitter un environnement maîtrisé et aux petits services internes. Il simplifie téléchargement, configuration et API locale. Mais il ne fournit pas à lui seul haute disponibilité, isolation multi-tenant, sauvegarde, supervision ou capacité GPU suffisante.
Quand une API est plus rationnelle
Une API accélère la mise en marché, absorbe un volume irrégulier et donne accès à des modèles souvent plus capables sans équipe GPU. En contrepartie, vérifiez rétention, régions, sous-traitants, limites, changements de versions et dépendance fournisseur. Le contrat et la configuration réelle comptent davantage qu’une promesse générale de confidentialité.
Comparer le coût total
Pour le local, incluez machine, énergie, capacité inutilisée, maintenance, astreinte et temps d’ingénierie. Pour l’API, calculez tokens d’entrée et sortie, cache, lots, reprises et croissance. Mesurez aussi la qualité : un modèle moins cher qui échoue davantage peut coûter plus au produit.
Architecture réversible
Placez un client interne entre l’application et le moteur. Standardisez messages, outils, erreurs et métriques sans supposer que tous les modèles sont identiques. Testez les deux solutions sur le même jeu de requêtes et conservez un chemin de secours. Une architecture hybride peut traiter localement les demandes simples ou sensibles et déléguer les cas complexes.
FAQ
Ollama est-il prêt pour la production ?
Il peut servir certains usages contrôlés, mais la production exige une validation de charge, sécurité, disponibilité et observabilité.
Le local garantit-il la conformité ?
Non. Accès, logs, durées de conservation et droits des personnes restent à gérer.
Peut-on obtenir exactement les mêmes réponses ?
Pas toujours : modèle, quantification, tokenizer et paramètres influencent la sortie.