Ollama optimise l’expérience locale, vLLM vise un service GPU à fort débit et TGI fournit un serveur historique de Hugging Face. La documentation officielle de TGI indique désormais un mode maintenance et recommande d’évaluer notamment vLLM ou SGLang pour de nouveaux projets. Cette évolution doit peser dans un choix de production.
Ollama : simplicité et usages contrôlés
Ollama accélère téléchargement, configuration et API locale. Il convient au développement, à un outil interne ou à un trafic limité. Avant une production critique, validez concurrence, disponibilité, authentification, supervision et stratégie multi-instance : l’expérience de bureau ne couvre pas seule ces besoins.
vLLM : débit et concurrence GPU
vLLM utilise notamment PagedAttention et le batching continu pour mieux exploiter le cache KV et le GPU. Son serveur compatible avec l’API OpenAI facilite de nombreux clients. Il demande cependant une exploitation sérieuse : placement GPU, limites de contexte, files, métriques et tests du modèle ou de la quantification cible.
TGI : maintenir ou migrer
TGI prend en charge streaming, métriques et plusieurs optimisations. Pour une plateforme existante et stable, une migration immédiate n’est pas obligatoire. Pour un nouveau service, son mode maintenance favorise une autre base. Construisez un benchmark de référence avant de migrer et vérifiez toutes les fonctions utilisées.
Décider par la charge
Mesurez premier token, tokens de sortie par seconde, latence totale, mémoire, concurrence et erreurs avec vos longueurs réelles. Vérifiez outils, sorties structurées, quantification, observabilité et démarrage. Gardez une couche client indépendante du moteur.
FAQ
Faut-il remplacer TGI immédiatement ?
Non. Évaluez risque, support et coût de migration, puis planifiez.
Ollama peut-il utiliser un GPU ?
Oui selon le matériel et le modèle ; vérifiez le chargement effectif.
vLLM est-il toujours le plus rapide ?
Non. Le résultat dépend du modèle, du GPU et de la charge.