vLLM

Produktions-Inferenz-Server mit sehr hohem Durchsatz (PagedAttention, Continuous Batching). Erste Wahl, wenn viele Nutzer/Anfragen parallel auf eine GPU-Maschine sollen. Kein Tool für den Laptop-Alltag.

So nutzt du es

Tool über den verlinkten Anbieter installieren (Details und Systemvoraussetzungen im Repo). Diese Programme laden und betreiben lokale Modelle — sie sind der „Player“, das Modell ist die „Musik“.

Plattformen: Linux (NVIDIA/AMD GPU), Docker

Im Detail

vLLM ist kein Werkzeug für den Chat auf dem eigenen Laptop, sondern ein Inferenzserver für den Produktionseinsatz. Durch Techniken wie PagedAttention (effiziente Verwaltung des GPU-Speichers) und Continuous Batching kann es deutlich mehr gleichzeitige Anfragen auf derselben GPU-Hardware bedienen als klassische Serving-Lösungen. Damit ist es die naheliegende Wahl, wenn ein Team oder eine Anwendung ein selbst gehostetes Modell für viele Nutzer gleichzeitig bereitstellen muss, etwa als OpenAI-kompatible API hinter einer eigenen App. Voraussetzung ist eine Linux-Maschine mit NVIDIA- oder AMD-GPU; ohne dedizierte GPU-Hardware oder für Einzelnutzer-Setups sind Ollama oder llama.cpp deutlich einfacher und ausreichend.

Praxis-Tipp

vLLM per Docker starten und über die integrierte OpenAI-kompatible API (/v1/chat/completions) ansprechen – so lässt es sich als Drop-in-Ersatz für die OpenAI-API einbinden.

Siehe auch

• llama.cpp
• Open WebUI
• LocalAI

Lizenz & Quelle

• Lizenz: Apache-2.0
• Quelle: GitHub
• Quelle: Docs