vLLM
Schnelles LLM-Serving auf eigener Infrastruktur
vLLM ist der Industriestandard für produktives LLM Serving. Wir deployen und betreiben es auf EU-Servern: bis zu 24x höherer Durchsatz, OpenAI-kompatible API und voll DSGVO-konform, statt teurer und intransparenter Cloud-APIs.
Was vLLM ist und warum es so schnell ist
vLLM ist ein quelloffener Inferenz- und Serving-Layer für große Sprachmodelle. Es nimmt Ihre Modelle entgegen und stellt sie als skalierbaren Dienst mit OpenAI-kompatibler API bereit, optimiert auf maximalen Durchsatz und niedrige Latenz auf eigener GPU-Hardware.
Der Geschwindigkeitsvorteil entsteht durch zwei Ideen. PagedAttention verwaltet den knappen GPU-Speicher in kleinen Seiten statt in großen, festen Blöcken und verschwendet so kaum Speicher. Continuous Batching bündelt eingehende Anfragen fortlaufend, sodass die GPU nie auf einen vollen Batch warten muss und durchgehend ausgelastet bleibt.
Für Unternehmen im DACH-Raum zählt vor allem eines: Datenhoheit. Wir betreiben jede vLLM-Instanz auf Servern in Österreich und der EU, ohne Datenabfluss an US-Anbieter und mit vollständiger Dokumentation nach DSGVO und EU AI Act.
vLLM auf einen Blick
Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.
Warum Cloud-LLM-APIs für viele Unternehmen zu teuer werden
Monatliche Rechnungen im vier- bis fünfstelligen Bereich sind bei wachsendem KI-Einsatz keine Seltenheit. vLLM gibt Ihnen die Kontrolle über Kosten, Daten und Performance zurück.
Das Problem mit Cloud-LLM-APIs
Die Lösung: vLLM auf EU-Servern
Was vLLM Inference so leistungsstark macht
Von GPU-Optimierung bis zum DSGVO-konformen Hosting: die Eigenschaften, die vLLM zur ersten Wahl für produktive Workloads machen.
PagedAttention & Continuous Batching
PagedAttention verwaltet den GPU-Speicher wie ein Betriebssystem, mit virtuellen Seiten und dynamischer Allokation. Continuous Batching fädelt neue Anfragen laufend in den Batch ein, statt auf einen vollen Batch zu warten. Zusammen liefern beide bis zu 24x mehr Durchsatz als naive Implementierungen, auf exakt derselben Hardware.
OpenAI-kompatible API
Ein Drop-in-Ersatz für bestehende Integrationen. Anwendungen, die heute eine OpenAI-API ansprechen, laufen ohne Codeänderung gegen Ihr eigenes vLLM, inklusive Chat Completions, Embeddings und Streaming.
GPU-Optimierung & Quantisierung
AWQ, GPTQ und FP8 senken den VRAM-Bedarf erheblich, ohne die Qualität spürbar zu opfern. Tensor-Parallelismus verteilt große Modelle nahtlos auf mehrere GPUs.
Monitoring & Observability
Eingebaute Prometheus-Metriken für Durchsatz, Latenz, GPU-Auslastung und Queue-Tiefe, direkt anbindbar an Grafana, OpenTelemetry und Langfuse für sauberes LLMOps.
Multi-Modell-Serving
Mehrere LLMs parallel auf einem GPU-Cluster: ein Allzweckmodell für Chat, ein spezialisiertes Modell für Code, ein branchenspezifisches Modell für Ihre Domäne, alle über eine einheitliche API.
DSGVO-konformes EU-Hosting
Deployment auf Hetzner, OVH oder On-Premise: Ihre Daten verlassen den europäischen Rechtsraum nicht. Vollständige Nachvollziehbarkeit für regulierte Branchen.
vLLM im Vergleich: Durchsatz und Latenz
Vergleich gängiger Serving-Engines mit Llama 70B in 4-Bit AWQ bei 50 gleichzeitigen Anfragen auf einer NVIDIA A100 80 GB. Die Werte spiegeln typische Produktionsgrößen wider; Ihre Performance hängt von Modell, Hardware und Request-Mix ab.
| Engine | Relativer Durchsatz | Ø TTFT | Multi-GPU | OpenAI-API |
|---|---|---|---|---|
| vLLM Empfohlen | 95% | 0,8 s | Ja | Ja |
| SGLang | 92% | 0,8 s | Ja | Ja |
| Triton Inference Server | 88% | 0,9 s | Ja | Nein |
| TGI (Hugging Face) | 72% | 1,2 s | Ja | Teilweise |
| Ollama | 28% | 2,8 s | Nein | Ja |
Testsystem: NVIDIA A100 80 GB, Llama 70B AWQ, 50 simultane Anfragen, 512 Output-Tokens. Eigene Messungen, Richtwerte.
Von vLLM Docker bis zum skalierten Cluster
vLLM startet in Minuten als Container und skaliert auf Kubernetes horizontal. Wir begleiten Sie vom ersten Test bis zum produktiven Betrieb auf EU-Infrastruktur.
vLLM Docker
Ein NVIDIA-GPU-fähiges Image, ein docker run mit Zugriff auf alle GPUs, und vLLM läuft in wenigen Minuten. Modelle werden direkt von Hugging Face geladen oder aus einem lokalen Volume gemountet. Ideal für erste Tests und Deployments bis zu einer GPU.
Kubernetes-Cluster
Für produktive Workloads deployen wir vLLM als Kubernetes-Deployment mit GPU-Requests, NVIDIA Device Plugin und Horizontal Pod Autoscaler. LoadBalancer für die API, Prometheus für Metriken, alles auf EU-Clustern bei Hetzner oder OVH.
ROI gegenüber Cloud-APIs
Eine Hetzner-GPU-Instanz mit A100 80 GB kostet rund 2 bis 3 Euro pro Stunde. Bei 100.000 Calls pro Monat mit einem 70B-Modell ist Self-Hosted mit vLLM typischerweise 5 bis 10x günstiger als kommerzielle Cloud-APIs. Wir erstellen Ihnen eine konkrete ROI-Kalkulation.
vLLM oder Ollama?
Beide haben ihre Stärken. Ollama glänzt in der Entwicklung, vLLM in der Produktion. Oft ist die Kombination die beste Antwort.
| Kriterium | vLLM |  Ollama |
|---|---|---|
| Einsatzzweck | Produktion, hohes Volumen | Entwicklung, Prototyping |
| Durchsatz | sehr hoch, PagedAttention | moderat, sequenziell |
| Multi-GPU | ja, Tensor-Parallelismus | nein |
| Continuous Batching | ja, in Echtzeit | begrenzt |
| OpenAI-API | vollständig | vollständig |
| Setup-Aufwand | höher, dafür skalierbar | minimal, in Minuten |
Wer von schnellem, privatem LLM-Serving profitiert
Wählen Sie Ihre Branche, wir zeigen das passende Szenario.
Kanzleien & Steuerberatung
Mandantenschriftsätze, Verträge und Akten enthalten hochsensible Daten, die niemals an US-Clouds gehen dürfen. Mit vLLM auf EU-Servern analysieren und entwerfen Sie Dokumente lokal, schnell genug für den Kanzleialltag und vollständig DSGVO-dokumentiert.
Unser LLM-Serving-Stack
Bewährte Open-Source-Werkzeuge, die wir in Produktionsumgebungen im DACH-Raum einsetzen.
Hugging Face
PyTorch
PythonDockerKubernetes
Terraform
Prometheus
Grafana
FastAPI
LangChain
LangGraph
n8n
Qdrant
RedisOllama
GitHub ActionsSo bringen wir vLLM in Ihre Produktion
Vier klare Schritte, kein Blackbox-Consulting.
Kostenlose Erstanalyse
Wir analysieren Ihr aktuelles API-Volumen, die genutzten Modelle und Ihre Anforderungen an Datenschutz und Latenz. Ergebnis: ein klares Bild, ob und welche vLLM-Architektur für Ihre Workloads sinnvoll ist.
Architektur & Hardware
Wir wählen Modell, GPU-Hardware und Quantisierungsstrategie und rechnen den ROI gegen Ihren bisherigen Cloud-Spend, mit konkreten Zahlen statt Marketing.
Deployment & Integration
Wir deployen vLLM via Docker oder Kubernetes, konfigurieren die OpenAI-kompatible API, richten Load Balancing und Health Checks ein und binden Ihre Systeme an: n8n, LangChain, LlamaIndex oder direkte REST-Calls.
Monitoring & Betrieb
Nach dem Go-Live richten wir Prometheus- und Grafana-Dashboards ein, konfigurieren Alerting für GPU-Engpässe und optimieren laufend die Batching-Parameter, optional als Managed Service mit SLA.
Häufige Fragen zu vLLM und LLM Serving
Passt gut zu vLLM
Ollama, lokale LLMs
Einfaches LLM-Serving für Development und Prototyping, die ideale Ergänzung zu vLLM in der Produktion.
MLOps & LLMOps
ML-Pipelines, Model Registry, Observability und Deployment-Automatisierung für stabile KI-Systeme.
Kubernetes für KI
GPU-Scheduling, Auto-Scaling und GitOps für produktive LLM-Workloads auf eigenem Cluster.
Private AI
Lokale, DSGVO-konforme KI-Plattformen, vollständig in Ihrer Infrastruktur betrieben.