vLLM: KI-Tool Test & Bewertung

Wer einen internen LLM-API-Server für mehrere gleichzeitige Nutzer betreiben will, landet früher oder später bei vLLM. Mit knapp 75.000 GitHub Stars und Version 0.18.1 ist es der Standard für GPU-basiertes LLM-Serving: viele Anfragen gleichzeitig, maximale GPU-Auslastung, keine laufenden API-Kosten. Für Einzelnutzer auf dem Laptop ist Ollama die einfachere Wahl. vLLM richtet sich an DevOps-Teams, die volle Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur wollen.

Wichtigste Funktionen

• PagedAttention: Verwaltet den GPU-Speicher wie ein Betriebssystem-Pager. Das reduziert Speicherverschwendung deutlich und ermöglicht mehr gleichzeitige Anfragen auf derselben Hardware.
• Continuous Batching: Anfragen werden laufend in laufende Generierungen eingeflochten, statt auf den nächsten freien Slot zu warten. Die GPU ist dadurch kaum im Leerlauf. Async Scheduling und Pipeline Parallelism steigern den Durchsatz um über 30 %.
• OpenAI-kompatible API: Bestehende Anwendungen, die die OpenAI-API nutzen, können ohne Code-Änderungen auf einen lokalen vLLM-Server umgestellt werden.
• Breite Modellunterstützung: Llama 4, DeepSeek R1, Qwen3, Mistral Large 3 und praktisch alle relevanten Open-Source-Modelle werden unterstützt. Auch multimodale Modelle (Text + Bild) sind möglich.
• Quantisierung: GPTQ, AWQ, INT4 und INT8 reduzieren den VRAM-Bedarf. FP8 ist für neuere NVIDIA-GPUs verfügbar. Speculative Decoding mit Structured Output Support beschleunigt die Generierung zusätzlich.
• Skalierung: Multi-GPU und Multi-Node-Betrieb über Tensor Parallelism sind möglich. Kubernetes und Docker werden offiziell unterstützt.

Preise und Tarife

vLLM ist vollständig kostenlos und Open Source (Apache-2.0-Lizenz). Die einzigen Kosten entstehen durch die benötigte Hardware: Eine leistungsstarke NVIDIA-GPU mit mindestens 16 GB VRAM ist für größere Modelle nötig. In der Cloud kann vLLM auf Instanzen mit A100- oder H100-GPUs betrieben werden. Managed vLLM-Hosting bieten verschiedene Cloud-Anbieter an, dort fallen übliche GPU-Instanzkosten an.

Für wen ist vLLM geeignet?

• DevOps- und Plattformteams: Die einen internen LLM-API-Server für Entwickler, Produkte oder interne Tools bereitstellen wollen, mit voller Kontrolle über Modell und Daten.
• Unternehmen mit Datenschutzanforderungen: Wer keine Daten an externe API-Anbieter senden darf oder will, betreibt vLLM vollständig in der eigenen Infrastruktur.
• Forscher und ML-Teams: Die neue Modelle evaluieren, Fine-Tunes servieren oder Batch-Inferenz auf großen Datensätzen durchführen wollen.

DSGVO und Datenschutz

vLLM läuft vollständig in der eigenen Infrastruktur. Keine Anfragen, keine Prompts und keine Antworten verlassen den eigenen Server. Das macht vLLM zur datenschutzrechtlich saubersten Option für den Betrieb von Sprachmodellen im Team. DSGVO-Konformität hängt dabei von der eigenen Infrastruktur ab: Wer vLLM auf europäischen Servern betreibt, hat volle Kontrolle. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag oder ein US-Anbieter sind nicht involviert.

Alternativen zu vLLM

• Ollama: Einfachere Lösung für Einzelnutzer und Entwickler. Weniger auf hohen Durchsatz ausgelegt, dafür ohne GPU-Pflicht und in wenigen Minuten eingerichtet.
• LiteLLM: Proxy-Layer, der verschiedene LLM-APIs (inkl. vLLM) hinter einer einheitlichen OpenAI-kompatiblen API bündelt. Sinnvoll als Ergänzung zu vLLM.
• llama.cpp: Die C++-Referenzimplementierung für lokale Inferenz. Wenn keine leistungsstarke GPU vorhanden ist, läuft llama.cpp auf fast jeder Hardware.