vLLM
Large Language Models performant auf deiner eigenen Infrastruktur betreiben
vLLM ist die Open-Source Inference Engine für produktives LLM-Serving: hoher Durchsatz, effiziente GPU-Auslastung und eine OpenAI-kompatible API – DSGVO-konform und unter deiner Kontrolle, von Spezialisten für dich aufgebaut.
So arbeiten wir mit dir
Du musst vLLM nicht allein aufbauen. Wir begleiten dich Schritt für Schritt – und bleiben auch danach an deiner Seite.
Schritt 1
Analyse & Konzept
Wir schauen uns deine Anwendungsfälle, Modelle und vorhandene GPU-Hardware an und planen gemeinsam, welches Setup wirklich passt. Aus der Praxis kennen wir die Stolperfallen – so vermeidest du überdimensionierte Hardware oder ein Setup, das unter Last einbricht.
Schritt 2
Aufbau & Integration
Wir richten vLLM passgenau ein: Modellauswahl, Quantisierung, GPU-Zuweisung und die OpenAI-kompatible API – sauber integriert in deine Systeme, auf Wunsch per Docker und Kubernetes. Ein durchdachter Aufbau spart dir später teure Umbauten und skaliert mit deinem Bedarf.
Schritt 3
Inbetriebnahme & Serving
Dein LLM-Endpoint geht live und bedient viele gleichzeitige Anfragen effizient – dank PagedAttention und Continuous Batching bei maximaler GPU-Auslastung. So vermeidest du teure Leerlaufzeiten und Latenzspitzen, unter denen produktive Anwendungen leiden.
Schritt 4
Support & Betrieb
Auf Wunsch übernehmen wir den laufenden Betrieb komplett (Outsourcing) oder unterstützen dein Team mit Support und Schulungen. Updates, Skalierung und GPU-Monitoring kosten intern viel Zeit – wir halten dein LLM-Serving stabil, damit du dich aufs Kerngeschäft konzentrieren kannst.
vLLM Features
Betreibe Large Language Models performant und DSGVO-konform auf deiner eigenen GPU-Infrastruktur
Hoher Durchsatz dank PagedAttention
vLLM nutzt den GPU-Speicher mit der PagedAttention-Technik deutlich effizienter und erreicht über Continuous Batching ein Vielfaches des Durchsatzes klassischer Serving-Methoden. So bedienst du viele gleichzeitige Anfragen, ohne ständig neue Hardware nachzukaufen.
Self-Hosted & DSGVO-konform
vLLM läuft vollständig auf deiner eigenen Infrastruktur – per Docker oder Kubernetes, on-premise oder in deiner Cloud. Keine Prompts und keine Antworten verlassen deinen Server, was vLLM besonders für datenschutzsensible Anwendungsfälle interessant macht.
OpenAI-kompatible API
vLLM stellt dein Modell über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle bereit. Bestehende Anwendungen und SDKs lassen sich ohne Umbau anbinden – du tauschst nur den Endpoint und behältst die volle Kontrolle über Modell und Daten.
Über 200 Modelle & Hardware-Flexibilität
vLLM unterstützt über 200 Modellarchitekturen von Hugging Face, darunter Llama, Mistral und Qwen. Es läuft auf NVIDIA- und AMD-GPUs sowie weiteren Beschleunigern – du bleibst bei Modellwahl und Hardware flexibel.
Verteilte Inferenz für große Modelle
Über Tensor- und Pipeline-Parallelismus verteilt vLLM große Modelle auf mehrere GPUs. So betreibst du auch Modelle, die nicht in den Speicher einer einzelnen GPU passen – skalierbar von zwei bis zu vielen GPUs.
Open Source & kosteneffizient
vLLM ist Open Source unter Apache 2.0 und wird von über 2.000 Mitwirkenden gepflegt. Statt laufender Kosten pro Token zahlst du nur für deine Hardware – bei hohen Lasten ein klarer Kostenvorteil gegenüber gehosteten KI-Diensten.
Gemeinsam IT gestalten
Wir begleiten dich dabei, moderne KI- und Inferenz-Lösungen strategisch zu planen, technisch umzusetzen und nachhaltig zu betreiben. Dabei verbinden wir Beratung, Umsetzung und Support zu einer passgenauen Dienstleistung, die sich an deinen Anforderungen orientiert. Unser Ziel ist es, leistungsstarke LLM-Deployments transparent, stabil und effizient nutzbar zu machen.
Managed AI Models
Smarte KI über eine API – ohne Kompromisse beim Datenschutz
Mit unseren Managed AI Models nutzt du leistungsstarke Open-Source-Modelle direkt über eine einfache API – einsatzbereit in wenigen Minuten. Deine Daten werden ausschließlich verschlüsselt übertragen, nicht gespeichert und nicht fürs Training verwendet, gehostet in unseren ISO-zertifizierten Rechenzentren in Deutschland. Du zahlst nur, was du nutzt: token-basiert, mit voller Kostenkontrolle. Setze dich mit unserem Team in Verbindung, wenn du eine maßgeschneiderte Lösung brauchst.
Fragen & Antworten
Die meistgestellten Fragen zu vLLM
Was ist vLLM einfach erklärt?
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vLLM ist eine Open-Source Inference Engine, mit der du Large Language Models auf eigenen GPU-Servern bereitstellst. Sie sorgt dafür, dass viele Anfragen gleichzeitig effizient verarbeitet werden, und stellt das Modell über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle zur Verfügung. So betreibst du KI-Modelle performant in deiner eigenen Umgebung.
Ist vLLM Open Source?
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Ja. vLLM ist Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz und wird von einer großen Community aus Forschungseinrichtungen und Unternehmen entwickelt. Der vollständige Quellcode ist öffentlich auf GitHub einsehbar, und du kannst vLLM frei einsetzen.
Was kostet vLLM?
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Die Software selbst ist kostenfrei. Kosten entstehen für die GPU-Hardware bzw. Cloud-Instanzen sowie für unsere Dienstleistungen rund um Einführung, Betrieb und Schulung. Auf Wunsch betreiben wir vLLM gemanagt über NWS. Frag uns einfach nach den möglichen Aufwänden.
Ist vLLM DSGVO-konform?
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vLLM ist reine Software und speichert selbst keine Daten. Wenn du es auf eigener Hardware oder in einem europäischen Rechenzentrum betreibst, verlassen deine Daten nie deine Umgebung. Damit eignet sich vLLM besonders für datenschutzsensible Anwendungsfälle – ein klarer Vorteil gegenüber externen KI-APIs.
Welche Hardware brauche ich für vLLM?
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Das hängt von der Modellgröße ab. Kleinere Modelle laufen bereits auf einer einzelnen modernen GPU, große Modelle benötigen mehrere GPUs mit verteilter Inferenz. Wir analysieren deinen Bedarf und empfehlen die passende Hardware – oder du nutzt GPU-Instanzen über NWS.
Worin unterscheidet sich vLLM von Ollama?
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Ollama ist auf lokale Entwicklung auf einem einzelnen Rechner optimiert. vLLM richtet sich an den produktiven Betrieb mit vielen parallelen Nutzern auf GPU-Servern. Wer LLMs in Produktion bringt, setzt in der Regel auf vLLM – beide ergänzen sich im typischen Entwicklungsstack.
Welche Modelle unterstützt vLLM?
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vLLM unterstützt über 200 Modellarchitekturen von Hugging Face, darunter gängige Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral, Qwen und viele weitere. Sowohl instruction-tuned als auch Basismodelle lassen sich betreiben, ebenso eigene Fine-Tunes.
