Ollama vs vLLM : quelle solution choisir pour servir vos modèles LLM en local ?

L’intelligence artificielle générative en local connait un véritable essor, Ollama et vLLM sont deux solutions populaires dans ce domaine. Que l’on soit développeur, chercheur, entreprise ou simple passionné, la question du déploiement local de modèles LLM revient de plus en plus souvent : performance, confidentialité des données, coût, réactivité… Les enjeux sont multiples et le choix de la bonne solution devient stratégique.

Deux noms ressortent systématiquement lorsqu’on cherche à servir un LLM localement : Ollama et vLLM. Ces deux serveurs, à la philosophie radicalement différente, se sont rapidement imposés comme des références pour l’inférence LLM en local. D’un côté, Ollama mise tout sur la simplicité et l’accessibilité, avec une installation rapide, un hub de modèles clé-en-main et une compatibilité étendue (Windows, Linux, Mac, support CPU et GPU). De l’autre, vLLM séduit par ses performances hors normes et sa capacité à encaisser des connexions concurrentes, au prix d’une configuration un peu plus technique, mais taillée pour les usages professionnels et la scalabilité.

Mais alors, Ollama ou vLLM ? Quelle solution choisir pour servir vos modèles LLM en local ? Si vous hésitez entre ces deux plateformes, cet article va vous guider : analyse complète, benchmark, retours d’expérience, cas d’usage concrets et FAQ, tout y passe pour vous aider à faire le bon choix selon vos besoins et votre matériel. Nous nous appuierons notamment sur notre expérience personnel, des tests détaillés (comme ceux de Robert McDermott), sur de nombreux retours utilisateurs pour que vous puissiez avancer en toute confiance dans votre projet d’inférence IA locale. C’est parti pour un tour d’horizon complet de Ollama vs vLLM !

Présentation générale des serveurs LLM locaux

La montée en puissance des modèles de langage de grande taille (LLM) a transformé la manière dont entreprises, laboratoires et utilisateurs individuels conçoivent l’intelligence artificielle en local. Historiquement, faire tourner un LLM nécessitait d’utiliser des services cloud, souvent coûteux et impliquant des compromis sur la confidentialité des données. Aujourd’hui, des solutions comme Ollama et vLLM rendent enfin possible l’inférence LLM sur son propre PC ou serveur. Cela ouvre la voie à de nouveaux usages, une personnalisation plus poussée et à une indépendance technologique de plus en plus nécessaire.

Mais pourquoi choisir de servir un LLM localement ? Les raisons sont multiples :

• Confidentialité : vos données ne quittent jamais votre réseau ou votre infrastructure.
• Réactivité : l’absence de latence liée au cloud garantit une expérience plus fluide, surtout pour des usages interactifs.
• Pas d’interruption de service ou de lenteurs
• Maîtrise des coûts : une fois le matériel acquis, il n’y a plus d’abonnement ou de facturation à l’usage.
• Personnalisation : vous choisissez vos modèles, vos optimisations et la configuration adaptée à votre cas d’usage. Il est également possible de personnaliser le LLM avec vos données (Fine Tunning) ou d’utiliser le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Deux fonctionnalités qui permettent de spécialiser un LLM avec vos données et obtenir un LLM extrêmement pertinent dans votre contexte. C’est un atout considérable, même face aux géants en du Cloud avec leurs modèles volumineux.

Que vous soyez un développeur à la recherche d’un moteur d’inférence LLM léger pour vos tests, une entreprise soucieuse de la sécurité de ses données ou un chercheur souhaitant benchmarker différents modèles sans contrainte, les serveurs LLM locaux apportent une liberté nouvelle. Ils permettent aussi d’explorer des modèles alternatifs (open source ou propriétaires), d’expérimenter la quantification pour gagner en performance ou d’exploiter pleinement la puissance d’un ou plusieurs GPU.

Face à ces enjeux, Ollama et vLLM proposent deux visions complémentaires du serveur IA local. Leurs différences, en termes de facilité d’installation, de compatibilité matérielle, de performances et d’expérience utilisateur, méritent une analyse détaillée pour guider votre choix.

Ollama, le serveur LLM tout public et multi-plateforme

Depuis son lancement, Ollama s’est imposé comme la porte d’entrée la plus simple vers l’inférence LLM en local. Son principal atout : une expérience pensée pour tous, quel que soit le niveau technique. Avec son installation en quelques minutes, vous aurez accès à une ligne de commande inspirée de Docker (pull, run, list, ps, rm…), et une compatibilité étendue (Windows, macOS, Linux), Ollama démocratise l’accès aux modèles de langage génératifs.

Si la ligne de commande n’est pas idéal, des solutions apportent une interface Web similaire à ChatGPT. Open WebUI est une de ces solutions et s’installe également très facilement.

Fonctionnalités principales

Ollama propose :

• Support CPU et GPU (NVIDIA, AMD, Apple Silicon/Metal), pour fonctionner sur une grande variété de machines.
• Un hub de modèles intégré, où l’on retrouve des LLM populaires (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma, DeepSeek etc.) directement prêts à l’emploi, souvent en versions quantifiées GGUF (q4, q5, q6, fp16…).
• La possibilité de charger des modèles directement depuis Hugging Face
• Une API compatible OpenAI, pour utiliser également l’API de ChatGPT ou toute API compatible. Cela permet de brancher Ollama sur la majorité des applications, frameworks et outils (y compris LangChain, Open WebUI, ou vos scripts Python).
• Des mises à jour automatiques et une communauté active qui propose régulièrement de nouveaux modèles ou extensions.

Installation et prise en main

L’installation est accessible à tous : il suffit de télécharger Ollama depuis le site officiel, ou d’utiliser un gestionnaire de paquets, et de lancer une simple commande (ex : ollama run mistral). Tout est pensé pour masquer la complexité : Ollama télécharge, configure et sert le modèle, sans configuration avancée. Son interface en ligne de commande, volontairement minimaliste, permet de :

• Lister les modèles (ollama list)
• Lancer ou arrêter une instance
• Vérifier l’état du serveur
• Gérer plusieurs modèles localement

Points forts et limites

Ollama est particulièrement apprécié pour :

• Sa simplicité d’utilisation et sa prise en main immédiate
• Son support multi-plateforme, y compris sur Mac M1/M2/M3 ou PC sans GPU dédié
• Sa capacité à basculer rapidement entre plusieurs modèles selon les besoins
• La possibilité de fonctionner même avec peu de VRAM grâce à la quantification
• Son API compatible OpenAI, facilitant l’intégration à de nombreux outils et API de LLM payantes

Cependant, Ollama montre ses limites dans certains scénarios :

• Performance limitée dès qu’on dépasse une dizaine de connexions simultanées : le serveur plafonne et la latence augmente rapidement (comme le montrent de nombreux retours sur Reddit ou Hacker News).
• Peu de paramètres avancés pour l’optimisation : gestion des GPU, du multi-threading ou de la VRAM moins fine que vLLM.
• Manque de personnalisation profonde (prompt système, configuration du modèle…).
• Stabilité parfois perfectible sur des sessions très longues ou lors d’un usage intensif.

Cas d’usage recommandés

Ollama s’adresse à :

• Ceux qui veulent tester rapidement un modèle LLM en local
• Les développeurs, blogueurs, enseignants, petites équipes ou particuliers
• Les usages personnels ou exploratoires (chatbot, résumé de texte, génération de contenu…)
• Les situations où la simplicité et la polyvalence priment sur la performance brute

Exemple de workflow : télécharger un modèle en un clic, le servir et l’intégrer instantanément à Open WebUI pour profiter d’une interface graphique moderne.

vLLM, la solution professionnelle pour les charges intensives

vLLM s’adresse à un public recherchant la performance maximale pour executer des modèles LLM en local, notamment dans des environnements professionnels, scientifiques ou pour des applications à forte concurrence. Ce projet, largement adopté dans le monde du machine learning et de l’IA appliquée, se distingue par son architecture taillée pour le haut débit et sa compatibilité avec les workflows exigeants.

Fonctionnalités avancées et architecture

vLLM est conçu pour exploiter à fond la puissance des GPU NVIDIA (CUDA). À la différence d’Ollama, il ne propose pas de fallback CPU ou de support natif pour les GPU Apple ou AMD. En contrepartie, il mise sur :

• L’optimisation des performances (PagedAttention, continuous batching, tensor/pipeline parallelism, speculative decoding…)
• Un support avancé du multi-GPU (et même multi-node avec Ray, pour du clustering horizontal)
• Le chargement et l’exécution de modèles au format HuggingFace safetensors, principalement en FP16/BF16 (haute précision et rapidité)
• Une API compatible OpenAI permettant d’intégrer vLLM dans tout l’écosystème d’outils et de frameworks déjà compatibles avec l’API OpenAI. Open WebUI est donc également une option pour l’utiliser via une interface Web plus ergonomique.

vLLM s’impose par « sa capacité à encaisser 100, 200 voire 1000 connexions simultanées sans broncher, là où Ollama plafonne très vite ». Bien sûr la configuration matériel reste essentiel.

Installation et configuration

Pour utiliser vLLM, il faut :

• Un environnement Linux ou WSL sur Windows
• Un environnement Python moderne (idéalement Python 3.10 ou 3.12)
• Au moins un GPU NVIDIA récent avec un driver CUDA à jour
• Installer vLLM via pip (pip install vllm) ou avec un gestionnaire comme UV (pour l’isolation d’environnements)
• Télécharger un modèle compatible (ex : Gemma, Mistral, Llama, DeepSeek …) sur HuggingFace, puis le servir avec une commande simple vllm serve <nom_du_modèle> --host 127.0.0.1 --port 8000
• Ajuster les paramètres selon le matériel : multi-GPU, gestion VRAM (–gpu-memory-utilization), etc.

L’installation demande donc plus de maîtrise technique qu’Ollama, mais reste accessible à toute personne habituée à Python et à l’administration de serveurs IA.

Points forts et limites

Les atouts de vLLM :

• Des performances de haut niveau, capables de gérer des centaines de requêtes/s avec une faible latence (voir les benchmarks partagés par la communauté et sur Github)
• Scalabilité : idéal pour déployer un serveur LLM en entreprise, laboratoire ou projet collectif
• Grande flexibilité sur la gestion du hardware (choix du nombre de GPU, allocation fine de la VRAM…)
• Intégration facile à un cluster grâce à Ray (scaling horizontal)

Mais vLLM a aussi ses contraintes :

• Réservé aux GPU NVIDIA (pas de CPU, pas d’Apple Silicon ou AMD pour l’instant)
• Configuration parfois complexe, surtout pour le multi-GPU ou le déploiement en cluster
• Consommation mémoire importante : par défaut, vLLM alloue 90 % de la VRAM (paramétrable)
• Pas de hub de modèles intégré : l’utilisateur doit aller chercher les modèles sur HuggingFace. Pour simplifier le processus, Hugging Face fournit une aide pour installer le modèle avec vLLM et également d’autres solutions comme Ollama, Llama.cpp, LM Studio, Docker Model Runner …

Cas d’usage recommandés

vLLM est particulièrement adapté à :

• Les serveurs d’inférence LLM à forte charge (entreprises, applications SaaS, laboratoires)
• Les besoins de scalabilité (multi-utilisateurs, batchs, traitement en parallèle)
• Les environnements nécessitant la meilleure performance possible, y compris sur plusieurs GPU ou dans un cluster
• Les équipes techniques et développeurs maîtrisant l’administration système et l’écosystème Python/IA

Exemple de workflow : télécharger un modèle HuggingFace, configurer vLLM pour utiliser deux GPU, brancher l’API sur une interface comme Open WebUI ou LangChain, et servir des centaines de requêtes en parallèle sans saturer la machine.

vLLM est le moteur sur-vitaminé à déployer quand l’autoroute est libre et qu’on veut vraiment passer à la vitesse supérieure.

Benchmark Ollama vs vLLM : performance, latence, gestion de la concurrence

Pour bien comprendre la différence entre Ollama et vLLM en situation réelle, rien ne vaut un vrai benchmark, sur le même matériel et avec le même modèle. Cette approche a été détaillée par Robert McDermott.

Protocole de test

Le test a été mené sur un serveur haut de gamme équipé de deux GPU professionnels NVIDIA A6000 (48 Go VRAM chacun), avec le même modèle LLM (Qwen3-14B en FP16, 28 Go sur disque, format safetensors pour vLLM, GGUF pour Ollama).

Les deux serveurs ont été configurés pour utiliser pleinement les ressources : multi-GPU activé, 32 threads de traitement pour Ollama, paramétrage optimal pour vLLM.

Le script de benchmark utilisé s’appuie sur l’API OpenAI (compatibles avec les deux solutions) et envoie jusqu’à 1000 requêtes concurrentes, pour mesurer :

• Le nombre de requêtes traitées par seconde (requests/s)
• Le débit de tokens générés par seconde (tokens/s)
• La latence moyenne et la latence p95 (c’est-à-dire la latence ressentie par 95 % des utilisateurs)
• La stabilité du serveur et la gestion des erreurs

Résultats détaillés

Débit et scalabilité

• vLLM affiche une montée en puissance spectaculaire : à 128 requêtes simultanées, il délivre jusqu’à 3,2x plus de requêtes par seconde qu’Ollama.
• Ollama atteint son plafond autour de 22 requêtes par seconde dès 32 connexions simultanées. Au-delà, le nombre de requêtes ne progresse plus : seule la latence augmente, parfois fortement.
• Avec vLLM, la courbe de performance continue d’augmenter jusque 128 connexions, avant de plafonner progressivement.

Latence

• En situation de forte concurrence, la latence moyenne et la latence sont toujours plus faibles avec vLLM qu’avec Ollama, et l’écart s’accentue avec le nombre d’utilisateurs.
• Ollama reste réactif pour quelques utilisateurs, mais la latence grimpe dès que la charge s’intensifie.

Utilisation des ressources

• vLLM alloue automatiquement 90 % de la VRAM disponible pour optimiser les performances (paramétrable via –gpu-memory-utilization), et exploite à fond le multi-GPU.
• Ollama utilise la VRAM de façon plus conservatrice et gère moins bien le multi-threading et les accès concurrents intensifs.

Stabilité et robustesse

• Les deux serveurs délivrent des réponses valides et stables sur 1000 requêtes. Cependant, sur la durée, des retours utilisateurs (voir Reddit, Github) indiquent qu’Ollama peut devenir instable sur des usages prolongés ou très concurrents, là où vLLM reste stable.

Analyse et cas d’usage

Ce benchmark montre clairement que :

• Pour un usage personnel, quelques utilisateurs ou un développement local, Ollama propose une expérience très satisfaisante, simple et efficace.
• Pour une application en production, un service interne, une API d’entreprise ou un laboratoire accueillant plusieurs dizaines ou centaines d’utilisateurs, vLLM est imbattable : performances, latence, scalabilité, stabilité.

Comme le résume l’auteur du test :

“Ollama est parfait pour la majorité des usages quotidiens ; vLLM, c’est le moteur de course à sortir quand il faut de la puissance et du débit.”

Prise en main, configuration et expérience utilisateur

Au-delà des performances brutes, le choix entre Ollama et vLLM se joue aussi sur la facilité d’installation, la prise en main au quotidien et l’expérience utilisateur. Ces critères sont souvent décisifs pour les profils non techniques ou pour des équipes qui veulent avancer vite, sans passer des heures à lire la documentation.

Installation et configuration initiale

• Ollama est pensé pour la simplicité : il s’installe en quelques minutes, que vous soyez sous Windows, Mac ou Linux. Il suffit de télécharger l’installateur, d’exécuter une commande comme ollama run mistral ou ollama pull llama3, et tout fonctionne. Pas besoin de connaître Python, Docker ou CUDA : le serveur détecte automatiquement le matériel disponible (CPU/GPU) et s’adapte.
• vLLM demande un peu plus de préparation et un environnement Linux : il faut un environnement Python à jour, des drivers CUDA pour les GPU NVIDIA, et installer le paquet via pip ou UV (pip install vllm). Le téléchargement des modèles se fait via HuggingFace (format Transformers models, SafeTensors, PyTorch .bin) ; il faut parfois adapter la configuration (VRAM, nombre de GPU, batch size…) avant de lancer le serveur (vllm serve <modèle>).

Gestion des modèles et interface

• Ollama intègre un hub de modèles : un catalogue évolutif, régulièrement mis à jour, où l’on peut choisir et tester des dizaines de LLM, en version quantifiée ou pleine précision. L’installation d’un modèle ne prend qu’une commande ; le changement de modèle est immédiat. Cela favorise l’exploration rapide et l’expérimentation, sans friction.
• vLLM ne propose pas de hub intégré, mais s’appuie sur l’immense bibliothèque de modèles HuggingFace. Il faut parfois convertir ou adapter le modèle (notamment pour exploiter au mieux le hardware). Ce point séduit surtout les profils avancés, qui veulent une maîtrise totale de leurs modèles. Cela permet également d’améliorer la stabilité, là ou Ollama offre peu d’options.

Mise à jour, documentation et communauté

• Ollama bénéficie d’un système de mise à jour automatique et d’une documentation très accessible, notamment sur le site officiel, avec une communauté active qui partage ses découvertes sur Reddit, Discord ou Github.
• vLLM mise sur une documentation technique, exhaustive, mais parfois plus aride pour les débutants. Le projet évolue vite et dispose d’un GitHub très suivi, où les contributeurs répondent régulièrement aux problèmes et questions.

Adaptation à différents profils d’utilisateurs

• Débutants et curieux : Ollama est idéal, car il offre un parcours sans embûches et une expérience plug-and-play.
• Développeurs, chercheurs, admins : vLLM est plus exigeant, mais offre un contrôle fin et une optimisation poussée, en particulier dans des environnements professionnels ou de recherche.

En résumé, Ollama facilite la découverte et la mise en route des LLM locaux, tandis que vLLM séduit par sa puissance et sa flexibilité – au prix d’une courbe d’apprentissage un peu plus raide.

Personnalisation, prompts systèmes et API

L’un des enjeux récurrents pour l’inférence locale de LLM concerne la personnalisation : comment injecter un prompt système par défaut, comment gérer la configuration des modèles, et jusqu’où peut-on aller dans l’intégration à des outils ou des workflows personnalisés ?

Ollama : prompt système et configuration simplifiée

Ollama permet de créer un modèle personnalisé (via la commande ollama create) où l’on peut définir un prompt système intégré à la configuration du modèle. Cette fonctionnalité simplifie la vie des utilisateurs qui veulent imposer des règles ou un contexte permanent à leur LLM : plus besoin de renvoyer le prompt système à chaque requête, il fait partie de l’ADN du modèle déployé. A noter, si vous utilisez Open WebUI, il est possible de définir un prompt système rapidement et facilement dans cet outil.

Exemple :

ollama create my-custom-model --template <fichier_template>

On peut ainsi personnaliser le comportement du modèle, le ton, les instructions par défaut… C’est particulièrement utile pour les chatbots, les assistants sur-mesure ou tout usage où la cohérence du contexte est cruciale.

vLLM : personnalisation via tokenizer_config et API

vLLM, plus proche de l’écosystème HuggingFace, ne propose pas de commande “clé-en-main” pour créer un modèle avec un prompt système intégré. Cependant, il est possible de modifier le fichier tokenizer_config.json du modèle pour y intégrer un prompt système par défaut. Comme l’expliquent plusieurs utilisateurs sur Reddit et Github, cela permet à vLLM de préfixer chaque requête avec ce prompt, sans avoir à le resoumettre à chaque appel API. Comme pour Ollama, Open WebUI permet de définir un prompt système plus facilement.

En dehors de Open WebUI, vLLM reste un peu plus technique : il faut éditer les fichiers du modèle ou utiliser des scripts pour injecter la configuration souhaitée. Ce niveau de personnalisation est apprécié des développeurs et chercheurs qui souhaitent tester des variantes, mais reste moins intuitif que la gestion “à la Ollama”. L’avantage est bien sûr une personnalisation plus poussée.

Intégration API et compatibilité avec d’autres outils

Les deux solutions exposent une API compatible OpenAI, ce qui facilite grandement l’intégration avec :

• Open WebUI : une interface graphique moderne pour chatter avec son LLM local, sélectionner un modèle, gérer l’historique, etc. (voir la documentation Open WebUI)
• LangChain : pour construire des workflows d’IA avancés, chaîner plusieurs modèles ou outils ensemble
• Scripts Python, applications web, outils no-code : grâce à l’API OpenAI, on peut facilement brancher Ollama ou vLLM sur la plupart des frameworks modernes

Ce point est un énorme avantage pour qui souhaite automatiser, industrialiser ou intégrer le LLM dans une application existante : il suffit souvent de changer l’URL de l’API pour basculer de ChatGPT à Ollama ou vLLM, sans toucher au reste du code.

En résumé, Ollama simplifie la personnalisation pour un usage quotidien, tandis que vLLM offre plus de liberté et de puissance pour les utilisateurs avancés, au prix d’une configuration plus technique.

Sécurité, confidentialité et gestion des accès

L’un des grands avantages des solutions d’inférence LLM en local comme Ollama et vLLM, c’est la maîtrise totale des données. Les prompts, les réponses et même les modèles restent sur votre machine ou votre réseau, ce qui répond à de nombreux enjeux de confidentialité, de conformité (RGPD, normes internes) ou de souveraineté numérique. Avec le Fine Tunning ou le RAG, il est également possible d’alimenter le LLM avec vos données, une personnalisation très efficace dans de nombreux domaines.

Confidentialité et protection des données

• Ollama et vLLM permettent d’exécuter des modèles sans jamais transmettre vos données à un service cloud ou à un tiers. Cela garantit la confidentialité, notamment dans des contextes sensibles : entreprises, laboratoires de recherche, secteur médical ou juridique…
• Toutes les interactions restent en local, y compris lors de l’intégration avec une interface comme Open WebUI ou un outil tiers branché en locale.

Gestion des accès et contrôle utilisateur

• vLLM et Ollama offrent la possibilité de limiter l’accès à leur serveur : par défaut, ils ne sont accessibles que sur l’interface locale (127.0.0.1), sauf si on configure explicitement une ouverture réseau.
• On peut (et doit) configurer un système d’API key pour contrôler les accès, en particulier si le serveur doit être exposé à distance (via un reverse proxy, par exemple).
• L’ajout d’un certificat HTTPS est recommandé pour chiffrer les échanges si le serveur LLM est accessible depuis un réseau externe ou public.

Limites et points d’attention

• Sur Ollama comme sur vLLM, la gestion des utilisateurs reste sommaire : il n’y a pas de gestion fine des rôles ou de droits d’accès (comme sur certains serveurs commerciaux). Pour un usage multi-utilisateurs sécurisé, il peut être utile d’ajouter une couche d’authentification externe (proxy, firewall applicatif, etc.).
• La sécurité dépend aussi de la configuration du système hôte (OS à jour, ports bien configurés, surveillance réseau…).

Comme le rappelle la documentation vLLM et les discussions sur Reddit, la sécurité est d’abord une question de bon sens et de bonnes pratiques réseau : tant que le serveur n’est pas exposé publiquement sans authentification, le risque reste maîtrisé.

Limites, bugs connus et stabilité sur le long terme

Même si Ollama et vLLM sont matures et robustes, leur usage intensif ou prolongé fait ressortir quelques limites et points de vigilance. Ces éléments sont importants à connaître avant d’engager un projet ambitieux ou de basculer une infrastructure en production.

Retour d’expérience sur Ollama

• Stabilité : Ollama se révèle très stable pour un usage individuel ou avec quelques utilisateurs simultanés. Mais comme l’indiquent de nombreux retours d’utilisateurs sur Reddit et les issues GitHub, des ralentissements, plantages ou pertes de performances peuvent apparaître lorsqu’on dépasse la dizaine de connexions simultanées ou sur de longues sessions sans redémarrage. Certains modèles ou configuration materiel peuvent faire planter le serveur, comme beaucoup solutions IA / LLM en local, ce qui nécessite un redémarrage complet.
• Gestion des ressources : la consommation mémoire (RAM/VRAM) peut augmenter avec le temps, en particulier avec des modèles volumineux ou de multiples modèles chargés. Il est parfois nécessaire de redémarrer le serveur après quelques jours de charge continue.
• Personnalisation limitée : certaines configurations avancées (gestion fine du multi-GPU, scheduling personnalisé, monitoring avancé…) restent absentes ou peu documentées.

Retour d’expérience sur vLLM

• Stabilité : vLLM est plébiscité pour sa robustesse en production et sa capacité à tenir la charge sur de longues périodes. Les rapports de bugs ou d’instabilité sont rares, sauf dans des scénarios très spécifiques (cluster multi-node, edge-cases CUDA).
• Gestion de la VRAM : vLLM alloue massivement la VRAM, ce qui optimise les performances mais peut gêner le lancement d’autres applications GPU sur la même machine. Ce comportement est paramétrable via l’option –gpu-memory-utilization.
• Complexité : des erreurs de configuration (mauvais modèle, version Python/CUDA incompatible, batch trop élevé…) peuvent faire planter le serveur ou le rendre inaccessible. Il faut donc bien lire la documentation et suivre les guides d’installation.
• Pas de support CPU ou GPU AMD/Apple : pour l’instant, seuls les GPU NVIDIA sont pleinement supportés.

Points d’amélioration et suivi communautaire

• Les deux projets évoluent très vite : de nouvelles versions corrigent régulièrement les bugs, améliorent la compatibilité et ajoutent des fonctionnalités.
• Pour Ollama, la communauté pousse pour une meilleure gestion du multi-user et de la mémoire.
• Côté vLLM, l’ajout de nouveaux types de matériel (AMD, Apple Silicon) est régulièrement évoqué.

En résumé : Ollama est à privilégier pour la simplicité et la polyvalence, mais montre ses limites en usage professionnel intensif. vLLM est conçu pour l’endurance et la performance, au prix d’une courbe d’apprentissage plus exigeante.

Synthèse et recommandations selon les cas d’usage

Face à la diversité des besoins et des profils, il n’existe pas de solution unique : le choix entre Ollama et vLLM dépend de vos priorités, de votre matériel et de votre contexte d’utilisation. Voici une synthèse pour vous aider à faire le bon choix.

Forces et faiblesses de chaque solution

Critère	Ollama	vLLM
Installation	Très simple, tous publics, plug-and-play	Plus technique, requiert Python & CUDA
Matériel supporté	Windows, Mac (Intel/Apple Silicon), Linux, CPU & GPU NVIDIA/AMD/Apple	Linux, Windows uniquement via WSL, GPU NVIDIA uniquement
Performance/concurrence	Très bon pour <10 utilisateurs, plafonne au-delà	Excellente scalabilité, jusqu’à 1000 users
Personnalisation	Simple via ollama.create, limité sur prompts & tuning	Avancée (modèles, prompts, hardware, clustering)
Hub de modèles	Intégré, accessible en 1 clic	À télécharger via HuggingFace, manuel
Stabilité long terme	Bonne en usage modéré, moins adaptée au très intensif	Excellente, taillée pour la production
Intégration API	Compatible OpenAI, facile à brancher	Idem, API très performante
Communauté/documentation	Accessible, francophone et anglophone	Très active, plus technique
Sécurité/confidentialité	Bonne (local), peu d’options avancées	Idem, contrôle fin via configuration

Quel serveur LLM local choisir ?

• Pour les usages personnels, les tests, les équipes réduites ou l’expérimentation rapide :
  Ollama est le choix naturel. Il permet de découvrir l’inférence LLM en local sans prise de tête, de changer de modèle à la volée, et d’intégrer facilement une interface graphique ou une application.
• Pour les besoins professionnels, la production, la forte concurrence ou la scalabilité :
  vLLM s’impose. Son architecture optimisée, sa gestion multi-GPU et sa compatibilité avec les outils d’entreprise en font la référence pour tout projet nécessitant puissance, stabilité et personnalisation avancée.

Critères à prendre en compte

• Nombre d’utilisateurs simultanés
• Type de matériel disponible (PC portable, workstation, serveur GPU…)
• Simplicité ou personnalisation recherchée
• Type de modèles et formats utilisés (quantifié ou pleine précision)
• Environnement de travail (développeur, chercheur, entreprise, hobbyiste)

Évolutions futures à surveiller

Le secteur évolue vite :

• vLLM travaille à l’extension du support matériel (AMD, Apple Silicon, CPU)
• Ollama étoffe régulièrement son hub de modèles et ses options d’intégration
• L’arrivée de clusters multi-nodes (Ray avec vLLM), de nouveaux formats de quantification ou d’interfaces plus avancées pourrait rebattre les cartes dans les prochains mois

FAQ Ollama vs vLLM : réponses aux questions fréquentes

Conclusion

Le match Ollama vs vLLM illustre parfaitement la richesse de l’écosystème actuel pour l’inférence LLM en local. Pour les utilisateurs cherchant la simplicité, la rapidité de prise en main et la polyvalence sur tout type de matériel, Ollama est la solution idéale : installation en un clic, modèles variés, usage immédiat, même sur de petites configurations.

À l’inverse, si vous visez la performance maximale, la gestion de la concurrence, le multi-GPU ou des usages professionnels/industriels, vLLM s’impose comme l’outil de référence, à condition de disposer du matériel compatible et de GPU Nvidia performants.

Dans tous les cas, ces deux serveurs démocratisent l’accès à la puissance de l’IA générative, en gardant la maîtrise de vos données et de votre infrastructure. Le mieux est encore de tester les deux solutions sur votre propre matériel et vos cas d’usage réels, pour trouver le juste équilibre entre simplicité, puissance et flexibilité.

N’hésitez pas à partager votre retour d’expérience, poser vos questions ou proposer des compléments d’information en commentaire. Bonne exploration dans le monde fascinant des LLM locaux !