Local et privé
Ollama ou llama.cpp : lequel utiliser ?
Ollama et llama.cpp exécutent tous deux des modèles à poids ouverts en local. Leur relation, l’usage de chacun et pourquoi utiliser les deux est normal.
Toutes les explications · Dernière vérification:
Ce qu’est chacun
llama.cpp est un moteur d’inférence en C++. Il exécute efficacement des modèles quantisés sur CPU et GPU, et expose un contrôle fin sur le chargement et l’exécution d’un modèle. C’est la couche basse, et une grande partie de l’écosystème d’IA locale est bâtie dessus.
Ollama enveloppe ce type de moteur dans du confort : récupérer un modèle par son nom, lancer un serveur, obtenir une API HTTP, laisser gérer les fichiers de modèle et la mémoire. Il optimise pour avoir un modèle en marche en une minute.
Comment choisir
Choisissez Ollama si vous voulez des modèles opérationnels vite avec des réglages par défaut sensés, si vous alternez entre plusieurs modèles, ou si vous voulez une API locale stable sans rien ajuster.
Choisissez llama.cpp directement si vous avez besoin de contrôle — une quantisation précise, une répartition de couches précise, du matériel inhabituel, ou de l’inférence embarquée dans votre binaire. Le prix : vous gérez les détails.
Utiliser les deux est normal
Un arrangement courant est Ollama pour l’usage interactif quotidien et llama.cpp pour une charge optimisée à dessein. Ils ne s’excluent pas, et une plateforme qui prend en charge les deux laisse trancher par déploiement plutôt qu’une fois pour toutes.
Questions fréquentes
- Ollama n’est-il qu’une surcouche ?
- Ce serait injuste. La gestion des modèles, la gestion mémoire et une API cohérente sont précisément ce qui rend les modèles locaux praticables au quotidien, et c’est du vrai travail quel que soit le moteur dessous.
- Lequel est le plus rapide ?
- À modèle, quantisation et matériel identiques, ils sont proches, car le gros du travail est le même. Les écarts en pratique viennent surtout de la configuration, pas de l’outil.
- Qu’est-ce que la quantisation ?
- Stocker les poids du modèle avec une précision moindre pour qu’ils occupent moins de mémoire. C’est ce qui fait tenir de gros modèles sur du matériel ordinaire, en échangeant un peu de qualité contre beaucoup de praticabilité.
Essayez plutôt que de lire
ClawAI prend en charge les deux comme runtimes locaux : un déploiement peut utiliser le confort d’Ollama, le contrôle de llama.cpp, ou les deux à la fois.