Ces outils servent des modèles, mais leurs priorités diffèrent. Le choix doit partir du contexte d’exploitation et d’un benchmark sur votre charge.
Ollama : simplicité locale
Ollama facilite le téléchargement et l’exécution d’un modèle sur un poste macOS, Windows ou Linux. Sa CLI, son API locale et ses Modelfiles conviennent au prototypage, aux outils individuels et à certains services internes. Pour une forte concurrence, mesurez précisément ses limites et prévoyez l’infrastructure autour.
vLLM : débit et compatibilité API
vLLM vise le serving à haut débit grâce à une gestion efficace du cache KV et au batching continu. Son serveur compatible OpenAI facilite la migration d’un client existant. Il demande toutefois une préparation matérielle, des réglages mémoire et une exploitation plus structurée.
TGI : stack Hugging Face de serving
Text Generation Inference s’intègre naturellement à l’écosystème Hugging Face et propose streaming, métriques et fonctions de production. Vérifiez cependant la politique de maintenance, les modèles et matériels pris en charge pour votre version.
Critères de décision
- Choisissez Ollama pour l’expérience développeur et l’exécution locale simple.
- Choisissez vLLM lorsque le débit GPU, la concurrence et l’API OpenAI sont centraux.
- Évaluez TGI si votre organisation standardise déjà le serving Hugging Face.
Comparez temps au premier token, tokens par seconde, requêtes concurrentes, mémoire, temps de démarrage et taux d’erreur. Incluez aussi authentification, observabilité, mises à jour et compétence de l’équipe. Une interface client stable permet de changer de moteur sans réécrire le produit.