Ollama sur NAS Synology : un LLM sur le serveur familial

#Quels NAS Synology sont compatibles avec Ollama

La mémoire est la première chose à vérifier avant tout achat ou toute tentative d'installation. Ollama publie des versions Linux pour x86-64 comme pour ARM64 : le processeur ARM n'est donc pas le vrai blocage. En revanche, les NAS Synology d'entrée de gamme construits autour d'un processeur ARM Realtek n'embarquent que 1 Go (DS124, DS223j) ou 2 Go (DS223) de mémoire selon les fiches techniques Synology, alors qu'un modèle 7B quantifié en Q4 pèse à lui seul environ 5 Go. Les modèles x86 (Intel Celeron ou AMD Ryzen, en général les séries « Plus ») sont la cible réaliste, parce que leur mémoire peut être étendue.

En pratique, ce sont les séries « Plus » et supérieures, équipées d'un Intel Celeron ou d'un AMD Ryzen, qui conviennent. Avant d'installer quoi que ce soit, vérifiez la fiche technique exacte de votre modèle : le nom de la gamme (Plus) est un indice, pas une garantie à lui seul.

#Combien de RAM prévoir pour un usage réaliste

Le besoin en RAM varie selon le modèle chargé, la quantification, la longueur du contexte et le nombre d'utilisateurs simultanés ; il faut aussi garder de la marge pour DSM et les autres paquets qui tournent en parallèle. Un modèle 7B en Q4 occupe environ 5 Go pour ses poids, auxquels s'ajoutent le contexte et les processus : comptez 6 à 8 Go de RAM libre. Sur un NAS de 8 Go au total, la marge devient très faible une fois DSM et Container Manager pris en compte ; 16 Go laissent un fonctionnement confortable.

Les DS225+ et DS425+ sont livrés avec seulement 2 Go de RAM d'origine : c'est largement insuffisant pour un LLM utilisable, même un petit modèle. Une mise à niveau mémoire est indispensable sur ces références avant toute installation d'Ollama.

#Quels modèles Synology considérer en priorité

Les références équipées d'un Ryzen (DS725+, DS925+, DS1525+, DS1825+) offrent une RAM extensible jusqu'à 32 Go et un CPU plus adapté au calcul que les Celeron des gammes DS225+/DS425+. Pour un usage LLM sérieux, ce sont ces gammes qu'il faut viser, avec une mise à niveau mémoire vers le maximum supporté plutôt que la configuration d'origine.

#Installer Ollama via Container Manager

Synology ne propose pas Ollama comme paquet officiel dans le Centre de paquets : il faut passer par Container Manager, qui remplace l'ancien paquet Docker depuis DSM 7.2 (sur DSM 7.0 et 7.1, c'est encore l'ancien paquet Docker qui est disponible).

1. 01
   Vérifier la version de DSM

   Container Manager nécessite DSM 7.2 ou supérieur. Sur une version antérieure, c'est l'ancien paquet Docker qu'il faut utiliser, avec une interface différente.
2. 02
   Ouvrir Container Manager et chercher l'image officielle

   Depuis le menu principal de DSM, ouvrir Container Manager, aller dans Registre, chercher ollama/ollama, sélectionner l'image officielle et cliquer sur Télécharger.
3. 03
   Configurer le port et lancer le conteneur

   Mapper le port du conteneur (11434 par défaut pour Ollama) sur une plage haute côté hôte, dans l'esprit de la plage 8000-9000 recommandée pour ce type de service, plutôt que de toucher aux ports par défaut de DSM.
4. 04
   Télécharger un premier modèle adapté à la RAM disponible

   Une fois le conteneur lancé, se connecter en ligne de commande ou via l'interface et récupérer un modèle dimensionné à la RAM libre réellement disponible sur le NAS, pas à la RAM totale installée.

• Rappel : installer Ollama avec Docker
• Source : étapes détaillées Container Manager

#Ajouter une interface : Open WebUI en Docker Compose

Ollama seul n'offre qu'une API et une ligne de commande, pas d'interface de discussion : pour retrouver une expérience proche de ChatGPT, il faut un second logiciel branché dessus. La méthode recommandée consiste à déployer Ollama et Open WebUI comme deux conteneurs Docker distincts sur le même NAS, puis à récupérer un modèle dimensionné à la RAM réellement disponible plutôt qu'au modèle le plus capable trouvé en ligne — le choix du modèle reste gouverné par les mêmes contraintes mémoire que pour Ollama seul, décrites plus haut. Depuis DSM 7.2, Container Manager propose un onglet « Projet » qui exécute directement un fichier docker-compose.yml, sans passer par le SSH ni écrire de commande dans un terminal, ce qui rapproche l'expérience Synology de celle d'un serveur Linux classique tout en restant piloté depuis l'interface graphique DSM.

1. 01
   Créer le dossier du projet

   Dans File Station, créer un dossier dédié, par exemple /volume1/docker/openwebui, qui accueillera le fichier docker-compose.yml du projet ; garder ce dossier distinct de celui utilisé pour l'installation d'Ollama seul évite de mélanger les configurations des deux conteneurs.
2. 02
   Écrire le fichier docker-compose.yml

   Déclarer deux services : ollama (l'API déjà installée à l'étape précédente, ou réintégrée ici) et open-webui, relié à Ollama via son URL interne, avec le port 3000 exposé côté hôte pour l'interface web.
3. 03
   Lancer le projet depuis Container Manager

   Créer un nouveau Projet dans Container Manager, pointer vers ce dossier, puis déployer : la commande sous-jacente équivaut à docker compose up -d et démarre les deux conteneurs ensemble, dans le bon ordre de dépendance entre eux.
4. 04
   Ouvrir l'interface et créer le compte admin

   Une fois les conteneurs démarrés, ouvrir l'adresse IP du NAS suivie du port 3000 depuis un navigateur sur le réseau local, créer le compte administrateur au premier accès, puis récupérer un modèle depuis Ollama directement dans l'interface.

• Guide complet Open WebUI avec Ollama
• Source : Open WebUI sur NAS en Docker Compose

#Attentes réalistes en CPU seul

Un NAS Synology fait tourner Ollama uniquement sur CPU : il n'y a pas de GPU dédié à exploiter sur ces machines. Le débit réel doit être mesuré sur le modèle et la charge visés, car il varie avec la longueur de contexte, la version d'Ollama et l'activité concurrente du NAS (sauvegardes, indexation, autres paquets). Un ordre de grandeur qualitatif observé pour de la génération longue tourne autour de 5 tokens par seconde — largement suffisant pour un usage asynchrone (résumé, traitement en tâche de fond), plus limite pour une conversation en direct exigeante.

#Sécurité réseau : ne pas exposer Ollama sur Internet

Un NAS contient généralement l'ensemble des fichiers personnels ou professionnels d'un foyer ou d'une petite structure : c'est une machine à protéger en priorité, pas à exposer par confort. Rediriger un port DSM ou un port de conteneur directement vers Internet place un appareil qui contient tous vos fichiers directement dans la trajectoire de scans automatisés, et des NAS Synology ont déjà été ciblés par des campagnes de rançongiciel pour cette raison précise.

#Face à un déploiement Docker de production

Ce guide vise une installation simple, mono-conteneur, sur un NAS familial ou de petite structure. Pour une stack de production avec reverse proxy HTTPS, interface web dédiée, RAG vectoriel et monitoring, la démarche est différente et plus lourde à opérer : elle est couverte par le guide Docker Compose de production de ce site, pensé pour un serveur Linux dédié plutôt que pour un NAS.

• Déploiement LLM Docker Compose en production
• Alternative : Ollama sur Proxmox (LXC/VM)
• Source : compatibilité CPU et RAM par modèle
• Source : Container Manager et sécurité réseau

#Pour qui ce montage a du sens

Un Ollama sur NAS Synology convient à qui a déjà un NAS x86 en service pour le stockage et veut y ajouter un usage IA léger, asynchrone, accessible depuis tout le réseau local : résumer des documents déposés dans un dossier partagé, extraire des informations d'e-mails archivés, ou servir de brique à une automatisation domestique. Ce n'est pas la bonne cible si l'objectif est une conversation fluide et rapide au quotidien, ou si le NAS sert déjà de sauvegarde principale et n'a pas de marge mémoire à consacrer à un LLM sans risquer de ralentir ses tâches habituelles.

Vous avez déjà un NAS x86 Plus avec de la RAM libre

C'est le scénario le plus rentable : pas de matériel supplémentaire à acheter, juste une mise à niveau mémoire éventuelle et un conteneur à configurer.

Vous cherchez une conversation instantanée type ChatGPT

Le CPU seul d'un NAS reste lent face à un GPU dédié ou une puce à mémoire unifiée récente ; privilégiez plutôt un mini-PC ou une machine avec GPU pour cet usage.

Le NAS héberge déjà des sauvegardes critiques

Vérifiez la RAM et la charge CPU disponibles avant d'ajouter Ollama : un service mal dimensionné peut ralentir les tâches de sauvegarde existantes.