Wann man von Ollama zu vLLM wechseln sollte
Ollama ist eine der einfachsten Methoden, um ein lokales Sprachmodell auszuführen, doch Bequemlichkeit kann den Moment verbergen, in dem ein lokales Experiment zu einem gemeinsam genutzten Inferenzdienst wird, der einer besseren Planung und Observability bedarf.
Überwachen von LLMs mit Prometheus und Grafana
LLM-Inferenz sieht aus wie „nur eine weitere API" – bis die Latenzspitzen auftreten, Warteschlangen sich stauen und Ihre GPUs eine Speichernutzung von 95 % haben, ohne dass eine offensichtliche Erklärung dafür vorhanden ist.
Schnelle LLM-Inferenz mit der OpenAI-API
vLLM ist eine hochperformante, speichereffiziente Inferenz- und Serving-Engine für Large Language Models (LLMs), die vom Sky Computing Lab der UC Berkeley entwickelt wurde.
Vergleichen Sie die besten Tools für das lokale Hosting von LLMs im Jahr 2026. API-Reife, Hardware-Unterstützung, Tool-Calling und praxisnahe Anwendungsfälle.
Das lokale Ausführen von LLMs (Large Language Models) ist für Entwickler, Startups und sogar Enterprise-Teams jetzt praktikabel.
Die Wahl des richtigen Tools — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere — hängt jedoch von Ihren Zielen ab:
