LLM-Abduktion sieht so aus, als sei „nur eine weitere API“ — bis Latenzspitzen auftreten, Warteschlangen sich aufbauen und Ihre GPUs bei 95 % Speicherbelegung stehen bleiben, ohne offensichtliche Erklärung.
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
vLLM ist ein leistungsstarkes, speichereffizientes Inferenz- und Serving-Engine für Large Language Models (LLMs), entwickelt vom Sky Computing Lab der UC Berkeley.
Vergleichen Sie die besten lokalen LLM-Hosting-Tools im Jahr 2026. API-Reife, Hardware-Unterstützung, Tool-Aufruf und reale Anwendungsfälle.
Das lokale Ausführen von LLMs ist jetzt für Entwickler, Startups und sogar Enterprise-Teams praktisch geworden.
Aber die Wahl des richtigen Tools — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere — hängt von Ihren Zielen ab: