Ces trois outils servent des modèles, mais ne répondent pas au même besoin. Ollama privilégie l’expérience locale. vLLM vise un service GPU à fort débit. Text Generation Inference (TGI) reste un serveur mature de Hugging Face, mais sa documentation officielle indique désormais un mode maintenance et recommande d’évaluer notamment vLLM ou SGLang pour de nouveaux déploiements.
Résumé rapide
| Besoin | Choix généralement adapté |
|---|---|
| Tester rapidement un modèle sur un poste | Ollama |
| Exposer une API interne avec plusieurs utilisateurs | vLLM |
| Maximiser le débit sur GPU | vLLM |
| Maintenir une plateforme TGI existante | TGI, avec plan de migration |
| Environnement simple pour une équipe produit | Ollama en développement, vLLM en production |
Ce tableau est un point de départ : la compatibilité du modèle, du matériel et de la quantification doit être testée.
Ollama : la simplicité locale
Ollama facilite le téléchargement, l’exécution et le remplacement de modèles sur macOS, Linux ou Windows. Il convient aux prototypes, aux démonstrations hors ligne et au développement individuel. Son API rend l’intégration rapide. En revanche, ce confort ne remplace pas une validation de charge, de haute disponibilité et d’observabilité avant un usage partagé à grande échelle.
vLLM : servir beaucoup de requêtes
vLLM est conçu pour améliorer l’utilisation du GPU grâce notamment à PagedAttention et au batching continu. Il propose une API compatible avec le format OpenAI, ce qui simplifie la migration de nombreux clients. Il est souvent pertinent lorsque le débit, la concurrence et le coût par token priment. Son exploitation demande toutefois de maîtriser le placement GPU, la mémoire, les limites de contexte et la montée en charge.
TGI : une base mature désormais en maintenance
TGI fournit streaming, métriques, batching continu et optimisations d’attention. Il reste exploitable pour des systèmes existants et peut être stable lorsque l’équipe le connaît déjà. Mais le mode maintenance change la décision pour un nouveau projet : vérifiez les modèles encore pris en charge, limitez les nouveaux couplages spécifiques et préparez un test de migration.
Benchmarkez votre charge réelle
Mesurez au minimum le temps jusqu’au premier token, le débit de tokens, la latence complète, la concurrence maximale, la mémoire GPU et le taux d’erreur. Utilisez vos longueurs de prompts, vos sorties et vos modèles. Vérifiez aussi le streaming, les appels d’outils, les sorties structurées, la quantification, les métriques et la compatibilité de l’API. Un classement générique ne prédit pas votre coût réel.
Recommandation d’architecture
Gardez une interface client compatible OpenAI ou une couche d’adaptation interne. L’application dépend ainsi d’un contrat stable plutôt que d’un moteur particulier. Utilisez Ollama pour le poste de développement si cela accélère l’équipe, puis validez vLLM sur l’infrastructure cible. Pour TGI déjà en place, établissez une référence de performance avant toute migration.
FAQ
Le même modèle produit-il exactement les mêmes réponses ?
Pas toujours. Versions du modèle, tokenizer, précision numérique et paramètres d’échantillonnage peuvent modifier la sortie.
Peut-on utiliser Ollama en production ?
Oui dans certains contextes maîtrisés, mais il faut tester les exigences de concurrence, disponibilité, sécurité et supervision.
Faut-il migrer immédiatement depuis TGI ?
Non. Le mode maintenance justifie une analyse et un plan, pas une migration précipitée sans benchmark.