Ollama est devenu un outil populaire pour exécuter des modèles de langage localement, mais comprendre son architecture interne est essentiel pour optimiser les performances en production. Cette analyse décompose le pipeline d'inférence, en commençant par le chargement du modèle et la gestion de la mémoire, puis en passant au mécanisme critique de traitement par lots continu qui permet un débit élevé. L'article couvre également des paramètres de réglage pratiques tels que la taille du lot, la longueur du contexte et l'allocation de mémoire GPU. Pour les ingénieurs déployant Ollama en production, ces informations aident à réduire la latence et à améliorer l'utilisation des ressources. Le contenu est intemporel et commercialement précieux pour les équipes d'infrastructure IA cherchant à passer à l'échelle le service LLM local.
Une plongée approfondie dans l'architecture d'Ollama, couvrant le chargement de modèle, le cache KV et le traitement par lots continu pour le réglage en production.