Déploiement local de LLM
Ce qu’il faut pour faire tourner des LLM sur votre propre machine ou serveur – frameworks d’inférence, exigences GPU et compromis de quantification, pour les équipes soucieuses de confidentialité et de coût.
Le déploiement local sort l’inférence du cloud pour la mettre sur votre ordinateur, serveur ou intranet – données restées en interne, pas de limite d’appel, coût à long terme maîtrisé. Le prix : la VRAM, la précision de quantification et le framework d’inférence comptent. Ollama, vLLM et llama.cpp ont chacun leur focus, et des formats comme GGUF, AWQ et GPTQ affectent directement vitesse et qualité. Ça t’aide à équilibrer confidentialité, budget matériel et latence.
