vLLM für Produktions-Inferenz — Maximaler Durchsatz aus Open-Source-LLMs

Self-Hosting von LLMs ist wirtschaftlich attraktiv, aber die Inferenz muss effizient sein. vLLM mit PagedAttention bietet 2–4x höheren Durchsatz.

PagedAttention¶

Verwaltet den KV-Cache wie virtuellen Speicher — dynamische Seitenallokation. Effizienterer GPU-Speicher, mehr gleichzeitige Requests.

Benchmarks¶

• Mistral 7B auf A100: 2,5x Durchsatz vs. HuggingFace
• Mixtral 8x7B auf 2xA100: 80+ Tokens/Sek
• Llama 70B auf 4xA100: 25+ Tokens/Sek, 100+ gleichzeitig

Alternativen¶

TensorRT-LLM: Am schnellsten auf NVIDIA, Vendor Lock-in. TGI: HuggingFace-Integration. Ollama: Entwicklung, nicht High-Throughput.

vLLM ist der Standard für LLM Serving¶

PagedAttention, Continuous Batching, OpenAI-kompatible API. Produktionsreif.