Du laptop à la production : self-host vos LLMs avec Ollama et vLLM, puis distribuez-les comme un pro avec Odock
Vous pouvez prototyper sur Ollama en un après-midi, puis servir du trafic de production réel sur vLLM avec un throughput 6x supérieur. La partie que la plupart des guides passent sous silence, c'est la suite : transformer ce model self-hosted en quelque chose que vous pouvez distribuer en toute sécurité à des équipes, des clients ou un tier pro, avec un contrôle d'accès et une facturation appropriés.
Youcef Kaddour
Fondateur d’Odock et ingénieur en infrastructure IA
À retenir
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Ollama et vLLM résolvent des problèmes différents : Ollama est le moyen le plus rapide de prototyper avec un model local, vLLM est ce dont le trafic de production a réellement besoin, avec environ 6x le throughput d'Ollama en charge concurrente, un écart qui dépasse 16x sur les GPU récents à grande échelle.
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Un seul GPU faisant tourner vLLM peut être nettement moins cher qu'un appel à une API frontier hosted dès lors que vous dépassez quelques centaines de requêtes par heure, mais uniquement si vous résolvez aussi le contrôle d'accès, la multi-tenancy et la facturation, que vLLM brut ne fournit pas nativement.
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Odock traite un déploiement vLLM (ou Ollama) self-hosted comme un provider parmi d'autres derrière la gateway, ce qui signifie que votre model self-hosted bénéficie des mêmes virtual keys, budgets, pricing et usage records que n'importe quel provider hosted, et peut être distribué à des équipes internes ou des clients payants comme un produit gouverné.