vLLM

Wofür

vLLM betreibt offene Sprachmodelle auf eigener GPU-Hardware und stellt sie als Dienst bereit. Kern des Projekts ist PagedAttention: Der Zwischenspeicher laufender Anfragen wird in Blöcken verwaltet statt am Stück reserviert. Dadurch passen deutlich mehr gleichzeitige Anfragen auf dieselbe Karte.

vLLM ist damit die Komponente, die aus vorhandener GPU-Hardware einen belastbaren Inferenz-Dienst macht — im Unterschied zu Werkzeugen, die auf einen einzelnen Nutzer am Arbeitsplatz ausgelegt sind.

Typische Einsatzgebiete

• Zentraler Modell-Dienst für alle KI-Anwendungen im Unternehmen
• Betrieb eines internen Assistenten mit mehreren gleichzeitigen Nutzern
• Massenverarbeitung: Klassifizieren, Zusammenfassen oder Extrahieren über große Dokumentbestände
• Bereitstellung eigener, feinabgestimmter Modelle
• Inferenz-Ebene hinter einem LLM-Gateway oder einer Automatisierungsplattform

Datenschutz & Betrieb

vLLM läuft ausschließlich in der eigenen Infrastruktur; es gibt keinen Dienst des Projekts selbst. Eingaben, Ausgaben und Modellgewichte verlassen das Netz nicht. Vorausgesetzt werden Linux, NVIDIA-GPUs mit ausreichend Speicher für das gewählte Modell und eine passende CUDA-Umgebung; Unterstützung für AMD- und Intel-Beschleuniger sowie CPU-Inferenz ist vorhanden, aber unterschiedlich weit gediehen.

Integration & Automatisierung

Der Server bildet die OpenAI-API nach (/v1/chat/completions, /v1/completions, /v1/embeddings). Anwendungen, Bibliotheken und Automatisierungen, die für OpenAI geschrieben wurden, lassen sich damit durch Austausch von Adresse und Schlüssel auf das lokale Modell umstellen. Modelle werden in der Regel direkt von Hugging Face geladen; der Betrieb erfolgt üblicherweise als Container.