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Une comparaison des orchestrateurs d'inférence auto-hébergés pour LocalAI, exo, GPUStack et vLLM montre des différences architecturales évidentes dans des dimensions telles que la distribution des requêtes multi-machines, le routage sensible au cache et l'extensibilité cloud en cas de pic. Les développeurs doivent choisir la solution de point de terminaison la plus adaptée en fonction des besoins spécifiques de leurs clusters mono-machine ou multi-machines (tels que la planification de requêtes inter-machines ou la mise en correspondance de caches de préfixes).