Windows natif est le chemin le plus simple sur un PC grand public. WSL2 est utile si votre workflow exige Linux. Linux est le choix naturel d'un serveur ou d'une station multi-GPU. macOS est cohérent sur Apple Silicon grâce à Metal et à la mémoire unifiée. Aucun OS ne compense un modèle trop gros pour la mémoire disponible.
Comparatif utile, sans faux benchmark
Un pourcentage unique du type « WSL atteint 95 % de Linux » n'est pas fiable sans protocole. Le débit varie avec le modèle, la quantification, le contexte, le pilote, le backend, l'offload et même l'emplacement des fichiers. Le tableau ci-dessous compare donc des capacités documentées, pas des tokens par seconde inventés.
| Critère | Windows natif | WSL2 | Linux | macOS Apple Silicon |
|---|---|---|---|---|
| Débutant | Très simple | Plus technique | Variable selon distribution | Très simple |
| Ollama | Application native | Version Linux séparée | Service natif | Application native |
| NVIDIA | CUDA via pilote Windows | Pilote Windows exposé dans WSL | CUDA natif | Non concerné |
| AMD | ROCm sur liste restreinte, Vulkan expérimental | Dépend du chemin et du matériel | ROCm sur liste plus large, Vulkan expérimental | Non concerné |
| Apple GPU | Non | Non | Non | Metal intégré |
| Serveur / Docker | Possible | Bon compromis | Le plus direct | Possible, moins courant |
| Multi-GPU avancé | À valider par runtime | Possible selon outils | Écosystème le plus mature | Non |
Local Cockpit distingue le runtime Windows, WSL ou Linux et rattache le benchmark au modèle réellement exécuté. Une estimation de compatibilité ne devient une preuve qu'après un test local identifié. Nous ne transférons donc pas automatiquement le résultat d'un OS vers un autre.
Windows natif : le choix par défaut sur un PC Windows
La documentation Ollama indique que son application Windows fonctionne nativement et expose l'API locale sur http://localhost:11434. Elle demande Windows 10 22H2 ou plus récent, un pilote NVIDIA compatible si la machine possède une GeForce, ou le pilote AMD approprié pour une Radeon prise en charge.
Pour tester un LLM, il n'est donc plus nécessaire d'installer WSL2. Le chemin le plus court est : pilote GPU fonctionnel, Ollama Windows, modèle raisonnable, puis benchmark. WSL2 devient une option de workflow, pas une obligation.
Quand rester en natif
- Vous voulez installer, discuter et mesurer sans administrer Linux.
- Vos modèles sont déjà présents dans le runtime Ollama Windows.
- Vous utilisez surtout des applications Windows et ne dépendez pas de scripts Linux.
WSL2 : utile pour les outils Linux, pas comme réflexe
Microsoft décrit WSL2 comme un environnement Linux intégré à Windows. Il convient aux outils Bash, aux conteneurs et aux projets qui attendent un système Linux. Pour les fichiers manipulés par des outils Linux, Microsoft recommande de les stocker dans le système de fichiers WSL ; pour les outils Windows, gardez-les côté Windows.
Le point le plus important concerne NVIDIA : le pilote graphique reste installé sous Windows. NVIDIA précise que ce pilote est exposé dans WSL2 et qu'il ne faut pas installer de pilote Linux NVIDIA dans la distribution.
N'installez pas les métapaquets cuda, cuda-12-x ou cuda-drivers : NVIDIA avertit qu'ils peuvent tenter d'installer un pilote Linux. Si vous devez compiler du CUDA, utilisez uniquement le toolkit WSL prévu à cet effet ou le métapaquet cuda-toolkit-12-x correspondant à la documentation du moment.
Ne désactivez pas non plus le fichier d'échange Windows comme « optimisation IA ». La mémoire virtuelle est un mécanisme de stabilité. Si WSL consomme trop, utilisez les réglages documentés dans %UserProfile%\.wslconfig, mesurez, puis ajustez prudemment la mémoire et le swap.
# PowerShell : vérifier WSL sans modifier la machine
wsl --status
wsl --version
wsl --list --verbose
# Mettre WSL à jour
wsl --updateLinux : le choix serveur et laboratoire
Linux offre le chemin le plus direct pour un service Ollama permanent, Docker, l'automatisation et les runtimes d'inférence avancés. La documentation Ollama fournit un service systemd, des paquets ROCm séparés pour AMD et des instructions de pilote pour NVIDIA.
Ce choix a un coût : il faut administrer le système, les groupes, les droits sur le GPU et les mises à jour. Linux n'est pas automatiquement plus rapide sur toute machine ; il donne surtout davantage de contrôle et correspond mieux aux piles serveur.
Distribution recommandée
Pour un premier serveur, choisissez une distribution stable et documentée par vos outils, par exemple Ubuntu LTS. Fedora convient à ceux qui acceptent des composants plus récents. Une distribution spécialisée n'est pas nécessaire pour faire tourner Ollama.
macOS : cohérent sur Apple Silicon
Ollama documente l'accélération Metal sur les GPU Apple. Sur un Mac Apple Silicon, CPU et GPU partagent une mémoire unifiée. Cette capacité aide à charger des modèles plus grands qu'avec une petite VRAM dédiée, mais elle ne garantit pas leur vitesse et elle doit aussi laisser de la place à macOS, au contexte et aux autres applications.
Le choix de mémoire doit être fait à l'achat, car elle n'est pas extensible. Un Mac Intel n'a pas la même architecture : vérifiez dans « À propos de ce Mac » que la ligne indique bien une puce Apple.
AMD, NVIDIA ou Apple : l'OS ne suffit pas
La page GPU d'Ollama maintient des listes distinctes. NVIDIA utilise CUDA sur Windows et Linux. AMD utilise ROCm sur des matériels documentés, avec une liste Windows plus courte que Linux. Vulkan élargit la prise en charge sur Windows et Linux, mais Ollama le qualifie encore d'expérimental. Apple utilise Metal.
Deux cartes de même capacité mémoire peuvent donc se comporter différemment selon le pilote et le backend. Avant d'acheter, vérifiez le modèle exact de GPU dans la liste actuelle du runtime, pas seulement la quantité de VRAM.
Le parcours recommandé en trois étapes
Questions fréquentes
Quel est le meilleur OS pour Ollama ?
Pour débuter, celui que vous utilisez déjà. Windows et macOS proposent une application native ; Linux est naturel pour un service et des outils serveur.
Faut-il WSL2 pour utiliser une NVIDIA sous Windows ?
Non. Ollama fonctionne nativement sous Windows. WSL2 est utile lorsque vous avez besoin d'un environnement ou d'outils Linux.
Une machine AMD est-elle mieux sous Linux ?
La liste ROCm publiée par Ollama est actuellement plus large sous Linux. Cela ne dispense pas de vérifier la carte exacte, le pilote et le backend. Vulkan offre un chemin supplémentaire mais expérimental.
Peut-on comparer Windows et Linux avec un seul chiffre ?
Non. Publiez le matériel, le pilote, le runtime, le modèle, la quantification, le contexte et le prompt. Sinon le pourcentage n'est pas reproductible.
Sources primaires
- Ollama : installation et exigences Windows
- Ollama : installation Linux, NVIDIA et AMD
- Ollama : GPU pris en charge, ROCm, Metal et Vulkan
- Microsoft Learn : installer et mettre à jour WSL
- Microsoft Learn : fichiers Windows et Linux dans WSL
- NVIDIA : guide CUDA sur WSL2 et avertissement sur les pilotes
- Apple : identifier un Mac Apple Silicon
À retenir
- Meilleur OS pour l'IA locale : Windows, Linux ou macOS ? : la bonne config est celle que votre machine tient, pas le tweet du jour.
- Mesurez (scan + tokens/s) avant d’acheter ou de tirer un modèle trop gros.
- Parcours : hub IA locale → Local Cockpit → preuve sur votre PC.
Sources et liens
Pour étayer Meilleur OS pour l'IA locale : Windows, Linux ou macOS ? et rester sur des faits mesurables :