Text Generation WebUI (oobabooga)

Text Generation WebUI (surnommée oobabooga) est la couteau-suisse de l'IA locale : elle supporte tous les formats (GGUF, AWQ, GPTQ, Transformers), tous les backends (llama.cpp, ExLlamaV2, vLLM), tous les usages (chat, complétion, notebook, RAG, fine-tune). En échange, c'est plus complexe à prendre en main qu'Ollama. Pour qui veut tout tester, c'est le bon outil.

Par Mohamed Meguedmi·Màj 2026-02-08·Testé sur Windows, macOS, Linux

#L'interface polyvalente

Développée par l'utilisateur GitHub oobabooga, la WebUI est devenue le standard de facto pour les power users qui veulent essayer des modèles différents, des backends différents, et des quantizations différentes sans réinstaller 5 outils.

Réputation

Très utilisé dans les communautés r/LocalLLaMA et HuggingFace. Quand quelqu'un parle de "la WebUI" sans préciser, c'est celle-ci dans 9 cas sur 10.

#1. Installation

Linux / macOS

git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui.git
cd text-generation-webui
./start_linux.sh   # ou start_macos.sh

Windows

# Télécharger le zip du repo
# Exécuter start_windows.bat

Le script d'installation demande votre GPU (NVIDIA/AMD/Intel/CPU) et installe les bonnes dépendances automatiquement. Compte 10-15 minutes la première fois (beaucoup de libs Python).

→

Portabilité

Tout s'installe dans un installer_files/ local au dossier. Pour désinstaller, supprimez le dossier. Aucune trace ailleurs sur le système.

#2. Télécharger un modèle

Accédez à l'interface sur http://localhost:7860. Onglet Model → Download. Collez un nom de repo Hugging Face :

Formats supportés

# GGUF (recommandé, compatible llama.cpp) :
bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF

# AWQ (compatible ExLlamaV2, plus rapide sur RTX) :
solidrust/Mistral-7B-Instruct-v0.3-AWQ

# Transformers (FP16, VRAM intensif) :
mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3

#3. Choisir un backend

llama.cpp: Pour du GGUF. Le plus compatible, CPU + GPU. Le défaut sûr.
ExLlamaV2: Pour AWQ/EXL2. Très rapide sur RTX 30/40/50. Pas de support CPU.
Transformers: Pour FP16/BF16 sans quantization. Lent mais polyvalent, sert au fine-tune.
vLLM (via adapter): Batching continu. Overkill pour un user solo.

#4. Chat, notebook, instruct

Mode Chat: Interface conversationnelle classique. Personnages, historique, instruction templates. Équivalent LM Studio.
Mode Notebook: Éditeur de texte libre. Vous tapez, le modèle continue. Parfait pour créatif, prompt engineering.
Mode Instruct: Pour les modèles fine-tunés instruction. Template Alpaca, ChatML, Mistral auto-détecté.

#5. Extensions utiles

superboogav2: RAG intégré. Chargez des docs, posez des questions, contexte injecté automatiquement.
sd_api_pictures: Intégration Stable Diffusion. Le modèle peut "demander" une image.
openai: Expose une API OpenAI-compatible. Utile pour brancher Continue, LangChain.
whisper_stt: Saisie vocale via Whisper. Tout local.
silero_tts: Sortie vocale. Idéal pour un setup mains libres.

#6. Mode API

Lancer avec API exposée

./start_linux.sh --api --listen

Tester l'endpoint OpenAI-compatible

curl http://localhost:5000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],
    "max_tokens":100
  }'

#WebUI vs Ollama, LM Studio

Plus flexible: WebUI supporte tous les backends et formats, les deux autres se concentrent sur GGUF.
Plus complexe: Plus d'options = plus de manière de se tromper. Les débutants préfèrent LM Studio.
Orientée exploration: Idéale pour comparer 10 modèles rapidement. Moins fluide pour un usage quotidien.
Fine-tuning intégré: Le seul des trois qui permet de lancer un LoRA en quelques clics.

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