Ollama et Open WebUI sur un VPS sans GPU : analyse honnête des limites

Ollama et Open WebUI sur VPS sans GPU : analyse honnête des limitations

L'expérience pratique montre : exécuter un LLM local sur VPS sans GPU est possible, mais nécessite une évaluation honnête des compromis.

Ce Que Vous Obtiendrez

Open WebUI est une interface pratique pour les modèles locaux qui fonctionne sans le cloud. Ollama gère le chargement des modèles et la mémoire. Sur un VPS simple (2-4 cœurs CPU, 4-8 GB de RAM) vous pouvez exécuter de petits modèles comme Mistral 7B ou Phi 3, mais la vitesse de réponse ne correspondra pas à celle à laquelle vous êtes habitué avec GPT.

Limitations Réelles

Sur CPU, le modèle réfléchira plus lentement : un seul token pourrait être généré en une-et-demi à deux secondes au lieu de dizaines de millisecondes sur GPU. Convient pour les expériences, mais pour un chat de production vous devez choisir entre la vitesse et le coût. La RAM et le CPU seront saturés, et les tâches concurrentes ralentiront.

Stack Minimum

• VPS avec minimum 4-6 cœurs, idéalement 8 GB de RAM (16 c'est mieux)
• Docker et docker-compose pour l'isolation
• Ollama (télécharge et cache les modèles)
• Open WebUI (interface pour Ollama)
• Firewall et reverse proxy (Nginx) avec Basic Auth sont obligatoires

Choix Entre Local et Cloud

Si vous exécutez Ollama localement, vous payez le matériel une fois, puis seulement l'électricité. Si vous appelez une API (comme OpenAI/Claude), vous payez par requête, mais la mise à l'échelle est indolore. Pour un prototype ou des expériences, local est moins cher. Pour un système de production, c'est généralement plus cher en raison des temps d'inactivité du CPU.

Ce Que Cela Signifie

Les LLM locaux deviennent plus accessibles, mais « lancez simplement Ollama » n'est réaliste que si vous êtes prêt pour les limitations de vitesse. Pour les petites équipes qui veulent contrôler leurs données et ne pas payer par requête, cela fonctionne.