Pexon Consulting | 14 Min. Lesezeit | 23.03.2026
TL;DR
Ollama vLLM Vergleich in Kurzform: Ollama eignet sich für Prototyping und kleine Teams (bis 20 Nutzer), vLLM ist der Produktionsstandard für hohe Parallelität (bis 24x mehr Throughput), TGI steht seit Dezember 2025 im Maintenance Mode. Pexon Consulting – 80 Spezialisten, Microsoft Partner, 30+ Private-AI-Projekte – empfiehlt vLLM auf Azure NC-Series für regulierte Unternehmen.
Warum der Ollama vLLM Vergleich gerade jetzt relevant ist
Die API-Kosten für LLM-Inference haben sich 2025 auf 8,4 Milliarden USD verdoppelt. Gleichzeitig sind Open-Source-Modelle so gut geworden, dass 80% der Enterprise-Aufgaben ohne GPT-4o lösbar sind. Die Folge: Immer mehr IT-Leiter evaluieren Private AI – und stehen vor der Frage, welche Inference Engine sie einsetzen sollen.
Wir haben diese Entscheidung in über 30 Private-AI-Projekten begleitet. Der Ollama vLLM Vergleich ist dabei die häufigste Diskussion – weil beide Tools unterschiedliche Versprechen machen. Ollama sagt: „In 2 Minuten fertig.“ vLLM sagt: „800 Tokens pro Sekunde.“ Beides stimmt. Die Frage ist, was Ihr Team gerade braucht.
Dieser Artikel vergleicht alle vier relevanten Engines – Ollama, vLLM, TGI und llama.cpp – mit echten Benchmarks, GPU-Anforderungen und konkreten Setup-Anleitungen. Am Ende steht unsere klare Empfehlung.
Die vier Engines im Überblick
Ollama: Der Einstieg, der einfach funktioniert
Ollama verpackt LLMs in Docker-ähnliche Artefakte. Ein Befehl installiert die Engine, ein zweiter lädt das Modell. Fertig. Die Zielgruppe sind Entwickler und kleine Teams, die schnell testen wollen, ob ein Modell ihren Use Case abdeckt.
Was Ollama gut macht: Modell-Management (Pull, Run, List wie bei Docker), automatische GPU-Erkennung, REST-API auf Port 11434, und eine wachsende Community mit Open WebUI als Frontend. Was Ollama nicht kann: Continuous Batching, PagedAttention, Multi-GPU-Tensor-Parallelism oder Speculative Decoding. Sobald mehr als 5 Nutzer gleichzeitig anfragen, geht der Throughput in den Keller.
# Ollama Quickstart - 2 Minuten
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.2:8b
ollama run llama3.2:8b "Erkläre PagedAttention in einem Satz."vLLM: Der Produktionsstandard
vLLM hat sich 2025/2026 als De-facto-Standard für Production Inference durchgesetzt. Die Kernidee: PagedAttention verwaltet den KV-Cache wie virtuellen Arbeitsspeicher – in kleinen Blöcken, die erst bei Bedarf allokiert werden. Das Ergebnis: 19-27% weniger VRAM-Verbrauch bei gleicher Modellgröße und bis zu 90% GPU-Auslastung statt der 68-74% bei TGI.
vLLM unterstützt Continuous Batching (neue Requests werden in laufende Batches eingeschoben), Tensor Parallelism (Modelle über mehrere GPUs verteilen), Speculative Decoding und eine OpenAI-kompatible API. Für IT-Leiter bedeutet das: Bestehende Clients, die gegen OpenAI’s API programmiert sind, funktionieren ohne Code-Änderung gegen vLLM.
# vLLM Quickstart - 5 Minuten mit Docker
docker run --gpus all
-v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface
-p 8000:8000
--ipc=host
vllm/vllm-openai:latest
--model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
--max-model-len 8192
# Test - identisch zu OpenAI's API
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"model": "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Was ist PagedAttention?"}]}'TGI: Der Veteran im Maintenance Mode
Text Generation Inference von Hugging Face war 2023-2024 die erste Wahl für Self-Hosted Inference. Seit Dezember 2025 steht TGI offiziell im Maintenance Mode – Hugging Face empfiehlt für neue Deployments vLLM oder SGLang. Bestehende TGI-Installationen laufen weiter, aber neue Features oder Performance-Optimierungen sind nicht zu erwarten.
Das heißt nicht, dass TGI schlecht ist. Bei Einzelanfragen mit langen Prompts zeigt TGI v3.0 sogar Stärken – bis zu 13x schneller als vLLM bei 30.000 Token Input auf einer NVIDIA L4. Aber für den typischen Enterprise-Einsatz mit parallelen Nutzern ist vLLM überlegen.
# TGI Quickstart - Docker
docker run --gpus all
-p 8080:80
-v ~/.cache/huggingface:/data
ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest
--model-id meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
--max-input-tokens 4096
--max-total-tokens 8192Unsere Empfehlung: Wenn Sie TGI in Produktion haben und es stabil läuft – kein Grund zur Panik. Planen Sie aber die Migration zu vLLM im nächsten Quartal. Wir haben das bei drei Kunden begleitet, der Aufwand liegt bei 2-5 Tagen je nach Integrationskomplexität.
llama.cpp: Der CPU-Spezialist
llama.cpp ist der Ursprung von allem. Ggerganov hat damit gezeigt, dass LLMs auf Consumer-Hardware laufen. Die Stärke: Läuft ohne GPU, unterstützt Apple Silicon, ARM-Chips und sogar Raspberry Pi. Ollama nutzt llama.cpp intern als Inference-Backend.
Für Enterprise ist llama.cpp als standalone Engine selten die richtige Wahl – kein Multi-GPU-Support, kein Continuous Batching, manuelles Modell-Management. Relevant wird es bei Edge-Szenarien: ein LLM auf einem Industrie-PC in der Fertigungshalle, wo keine GPU verbaut ist. Dort spielt llama.cpp mit GGUF-quantisierten Modellen seine Stärke aus.
Eine Engine allein ist noch kein Betrieb. Wie GPU-Nodes, Engine und Gateway auf einem Cluster zusammenspielen: KI-Plattform-Betrieb auf Kubernetes →
Feature-Matrix: Alle Engines auf einen Blick
Bevor wir in die Benchmark-Zahlen einsteigen, hier der funktionale Vergleich. Diese Tabelle hängen wir in unseren Workshops an die Wand – sie beantwortet 80% der Fragen, die bei der Engine-Evaluierung aufkommen.
Drei Beobachtungen aus der Matrix, die nicht offensichtlich sind:
Erstens: Die TGI-Lizenz (HFOIL) ist restriktiver als MIT oder Apache – sie verbietet kommerzielle Nutzung als Hosting-Service ohne separate Vereinbarung mit Hugging Face. Für interne Unternehmensnutzung ist das kein Problem, aber für SaaS-Produkte relevant.
Zweitens: vLLM unterstützt keine GGUF-Modelle nativ. Wenn Sie Ollama-Modelle migrieren wollen, müssen Sie die HuggingFace-Variante des gleichen Modells laden – die Gewichte sind identisch, nur das Container-Format unterscheidet sich.
Drittens: Die OpenAI-kompatible API von vLLM ist nicht nur „ähnlich“ – sie unterstützt Function Calling, Structured Output (JSON Mode) und Streaming. Das macht den Wechsel von OpenAI zu vLLM in den meisten Fällen zu einer Konfigurationsänderung, nicht zu einem Entwicklungsprojekt.
Benchmark-Zahlen: Was wirklich zählt
Rohe Tokens pro Sekunde sind nur die halbe Wahrheit. Entscheidend für die Engine-Wahl sind drei Metriken: Throughput bei parallelen Nutzern, Time-to-First-Token (TTFT) und VRAM-Effizienz. Hier die Zahlen, gemessen auf einer NVIDIA RTX 4090 mit Llama 3.1 8B:
Die Zahlen erzählen eine klare Geschichte. Bei einem einzelnen Nutzer ist der Unterschied spürbar, aber nicht dramatisch – alle drei liefern flüssige Antworten. Sobald 10 Leute gleichzeitig chatten, bricht Ollama auf 15 Tokens pro Nutzer ein. vLLM hält 80. Das ist der Faktor, der über Prototyp oder Produktion entscheidet.
Für größere Modelle wird der Unterschied noch deutlicher. Eine arXiv-Studie von 2025 dokumentiert bis zu 24x höheren Throughput für vLLM gegenüber TGI unter hoher Last. Bei Llama 3.1 405B liefert vLLM 1,5x mehr Throughput und 5,1x schnellere TTFT als TGI beim 70B-Modell.
Ein Detail, das bei den Benchmarks oft untergeht: Ollama nutzt standardmäßig quantisierte Modelle (Q4_K_M), vLLM arbeitet mit FP16. Das erklärt den VRAM-Unterschied – 5,2 GB vs. 16,1 GB – und bedeutet auch leicht unterschiedliche Antwortqualität. Für die meisten Anwendungen ist Q4 ausreichend, aber bei sensiblen Use Cases wie Vertragsanalyse empfehlen wir FP16.
Was die Benchmarks nicht zeigen
Reine Throughput-Zahlen verschweigen drei Dinge, die in der Praxis entscheiden:
Kaltstartzeit. Ollama lädt ein 8B-Modell in 2-3 Sekunden von der SSD. vLLM braucht 15-30 Sekunden, weil es den gesamten FP16-Tensor in den VRAM kopiert und die PagedAttention-Strukturen initialisiert. Bei Serverless-Deployments auf Kubernetes (Pod startet bei Request) kann das zum Problem werden. Lösung: Modelle warm halten mit einem Health-Check-Endpoint, der alle 60 Sekunden einen Mini-Prompt schickt.
Kontextlänge. TGI v3.0 glänzt bei 30.000+ Token Input – bis zu 13x schneller als vLLM bei langen Dokumenten auf einer NVIDIA L4. Das liegt an FlashInfer, dem neuen Attention-Backend. Für Use Cases wie Vertragsvergleiche (zwei 50-Seiten-PDFs parallel) wäre TGI interessant – wenn es nicht im Maintenance Mode stünde. vLLM hat mit v0.7+ nachgezogen, die Lücke schrumpft.
Reproduzierbarkeit. vLLM und TGI liefern bei identischem Seed identische Outputs. Ollama nicht immer – das llama.cpp-Backend hat subtile Unterschiede in der Sampling-Implementierung. Für regulierte Umgebungen, wo ein Auditor dieselbe Antwort auf denselben Input sehen will, ist das relevant. Mehr dazu unter Private KI-Infrastruktur.
Die Zahlen oben stammen von einer RTX 4090 mit Llama 3.1 8B. Ihre Last sieht anders aus.
Ob Ihr Lastprofil eigene GPU-Nodes überhaupt rechtfertigt, klären wir vor dem Aufbau. Danach bringen wir vLLM mit Ihrem Modell hoch und testen Speicherbedarf und Quantisierung unter echter Last.
GPU-Anforderungen: Was Sie wirklich brauchen
Die Hardware-Frage kommt in jedem Erstgespräch. Hier die Realität – nicht die theoretischen Minimalanforderungen, sondern was wir in der Praxis empfehlen:
Für Ollama-Prototyping reicht eine RTX 4060 mit 8 GB VRAM (ab 280 EUR). Damit laufen 8B-Modelle flüssig im Einzelnutzer-Betrieb. Ohne GPU geht es auch, dann mit 5-10 Tokens/Sekunde auf der CPU – nutzbar für Tests, nicht für den Alltag.
vLLM in Produktion braucht mindestens eine RTX 4090 (24 GB VRAM) für 8B-Modelle oder eine NVIDIA A10G für Enterprise-Deployments. Für 70B-Modelle wie Llama 3.3 empfehlen wir 2× A100 80GB mit Tensor Parallelism. Auf Azure läuft das als NC24ads_A100_v4 für etwa 3,60 EUR/Stunde. Klingt teuer, ist aber günstiger als GPT-4o bei 2.000+ Anfragen pro Tag.
Wer den Ollama vLLM Vergleich auf Azure-Infrastruktur machen will: Ollama läuft auf einer NC4as_T4 (0,55 EUR/Stunde), vLLM braucht mindestens eine NC24ads_A100 (3,60 EUR/Stunde). Der Preisunterschied relativiert sich schnell, wenn Sie die API-Kosten dagegen rechnen. Sobald mehrere Modelle parallel laufen, entscheidet nicht die VM-Größe allein, sondern der GPU-Cluster für LLM-Inferenz.
Die Kostenrechnung, die IT-Leiter überzeugt
Ein Rechenbeispiel, das wir regelmäßig in Kundengesprächen durchgehen: Ein Versicherungsunternehmen mit 80 Mitarbeitern, die KI für Vertragszusammenfassungen, E-Mail-Entwürfe und interne Wissenssuche nutzen.
API-Route (GPT-4o): Bei 200 Anfragen pro Tag und durchschnittlich 2.000 Tokens pro Anfrage (Input + Output) kommen Sie auf ca. 12 Millionen Tokens/Monat. Bei GPT-4o-Preisen (2,50 EUR/Mio Input + 10 EUR/Mio Output) sind das rund 4.200 EUR/Monat. Plus: Ihre Vertragsdaten fließen an OpenAI.
Self-Hosted mit vLLM (Llama 3.3 70B): Eine Azure NC24ads_A100_v4 VM kostet 2.600 EUR/Monat. Dazu einmalig 3-5 Tage Setup (Pexon-Beratung, alternativ intern). Laufende Kosten: VM + Monitoring + gelegentliche Wartung. Gesamtkosten: ~3.000 EUR/Monat. Kein Datenabfluss.
Self-Hosted mit Ollama (Mistral Small 24B): Eine NC4as_T4 VM für 400 EUR/Monat. Limitiert auf 5-10 gleichzeitige Nutzer mit akzeptabler Latenz. Für 80 Mitarbeiter zu langsam – aber als Prototyp-Phase perfekt, um den Use Case in 2 Wochen zu validieren.
Die Inference-Kosten fallen branchenweit: Gartner prognostiziert einen Rückgang von 65% zwischen 2024 und 2026. Das bedeutet, dass Self-Hosting heute noch wirtschaftlicher wird als vor einem Jahr. Mehr dazu in unserem AI Readiness Assessment.
Welche Engine für welchen Einsatz?
Wir raten davon ab, die Engine-Wahl nur anhand von Benchmarks zu treffen. Die richtige Frage ist nicht „Was ist am schnellsten?“, sondern „Was passt zu unserem Team, unserem Zeitrahmen und unserer Skalierung?“
Prototyping und Evaluation (Wochen 1-4): Starten Sie mit Ollama. In 30 Minuten steht ein funktionierender Stack mit Open WebUI. Ihr Team kann verschiedene Modelle testen, Prompts evaluieren und den Use Case validieren – bevor Sie in GPU-Hardware investieren. Wir haben dafür einen 6-Wochen-Pilot entwickelt, der genau so anfängt.
Production API (ab 20 Nutzer): Wechseln Sie zu vLLM. Der Migrationsaufwand ist gering, weil vLLM dieselbe OpenAI-kompatible API bietet. Clients müssen nur die Base-URL ändern. Dazu Kubernetes mit GPU-Scheduling, Prometheus-Monitoring und ein Reverse Proxy für Authentifizierung. Wie wir diese Bausteine bei Kunden zusammensetzen und KI-Inferenz auf Kubernetes betreiben, beschreiben wir auf der Seite zum Inferenz-Betrieb.
Batch-Verarbeitung (Dokumente, E-Mails): vLLM mit hoher Batch-Size. Bei einem Fertigungskunden verarbeiten wir so 15.000 Servicedokumente pro Nacht – mit einer einzelnen A100 und Llama 3.3 70B. Der Trick: Offline-Batching mit vLLM’s LLM-Klasse statt der OpenAI-API, das spart den HTTP-Overhead.
# vLLM Offline-Batching - 15.000 Dokumente/Nacht
from vllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
tensor_parallel_size=2) # 2 GPUs
params = SamplingParams(temperature=0.1, max_tokens=512)
# Alle Prompts auf einmal übergeben - vLLM batcht automatisch
prompts = [f"Fasse zusammen: {doc}" for doc in documents]
outputs = llm.generate(prompts, params)Edge / Offline: llama.cpp mit GGUF-Modellen. Kein GPU nötig, läuft auf ARM-Chips. Wir setzen das bei einem Kunden im Fertigungsbereich ein – ein 3B-Modell auf einem Industrie-PC, das Servicetechniker bei der Fehlerdiagnose unterstützt. Keine Internetverbindung nötig.
Sicherheit und Compliance: Was regulierte Unternehmen beachten müssen
Beim Ollama vLLM Vergleich unter DSGVO-Gesichtspunkten gibt es keinen funktionalen Unterschied – bei beiden verlassen keine Daten das Netzwerk. Der Unterschied liegt im Betriebsmodell.
Ollama speichert Chat-History nur, wenn Open WebUI davor steht. Die Engine selbst ist stateless – nach dem Response wird nichts persistiert. Gut für Datenschutz, schlecht für Audit-Trails. vLLM ist ebenfalls stateless, bietet aber über die Request-Logging-Konfiguration die Möglichkeit, alle Ein- und Ausgaben strukturiert zu loggen. In Kombination mit einem ELK-Stack oder Azure Monitor haben Sie einen lückenlosen Audit-Trail.
Für Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen – Versicherung, Banking, Energie – empfehlen wir:
- Netzwerkisolation: vLLM auf einer Azure-VM mit Private Endpoint. Kein öffentlicher Zugriff, nur VNet-intern erreichbar.
- Zugriffssteuerung: Keycloak oder Azure AD als Reverse Proxy vor der API. Jeder Request ist einem authentifizierten Nutzer zugeordnet.
- Audit-Logging: Alle Prompts und Responses in Azure Blob Storage mit Retention Policy. DSGVO-konformes Löschkonzept nach 90 Tagen.
- Modell-Governance: Versionierung der eingesetzten Modelle. Wenn das Modell gewechselt wird, muss dokumentiert sein, wann welche Version aktiv war.
Das klingt nach viel Aufwand, ist aber mit den richtigen Templates in 2-3 Wochen aufgesetzt. Bei Ollama fehlen die meisten dieser Enterprise-Features out-of-the-box – ein weiterer Grund, warum der Ollama vLLM Vergleich in Richtung Produktion immer zugunsten von vLLM ausfällt.
Der Migrationspfad: Von Ollama zu vLLM
Die gute Nachricht: Der Wechsel ist kein Rewrite. Beide Tools bieten eine OpenAI-kompatible API. In der Praxis sieht die Migration so aus:
- Modell konvertieren: Ollama nutzt GGUF-Formate, vLLM arbeitet mit HuggingFace-Modellen (Safetensors). Statt
ollama pull llama3.2:8bladen Siemeta-llama/Llama-3.1-8B-Instructdirekt von HuggingFace. Kein manuelles Konvertieren nötig.
- API-Endpunkt tauschen: Ollama läuft auf Port 11434 (
/api/generate), vLLM auf Port 8000 (/v1/chat/completions). Wenn Ihre Clients die OpenAI-Python-Library nutzen, ändern Sie nur diebase_url.
- Infrastruktur anpassen: vLLM braucht mehr VRAM (FP16 statt Q4). Planen Sie die GPU-Beschaffung oder das Azure-VM-Upgrade ein.
- Monitoring aufsetzen: vLLM exportiert Prometheus-Metriken out-of-the-box. Wir empfehlen Dashboards für Tokens/Sekunde, Queue-Länge, VRAM-Auslastung und P95-Latenz.
In unseren Projekten dauert die Migration 2-5 Tage, abhängig von der Anzahl der Clients und dem Monitoring-Setup. Azure Consulting bei Pexon.
Ein Punkt, der oft unterschätzt wird: die Prompt-Kompatibilität. Ollama verwendet Chat-Templates, die teilweise vom HuggingFace-Standard abweichen. Wenn Sie System-Prompts mit speziellen Formatierungen nutzen (etwa für strukturierte JSON-Ausgabe), testen Sie diese nach der Migration gründlich. Wir haben bei einem Versicherungskunden erlebt, dass 3 von 20 Prompt-Templates nach dem Wechsel zu vLLM angepasst werden mussten – weil vLLM die HuggingFace-Chat-Templates exakt umsetzt, während Ollama leichte Abweichungen toleriert hatte.
Was wir unseren Kunden empfehlen
Nach 30+ Private-AI-Projekten bei Versicherungen, Fertigungsunternehmen und Energieversorgern haben wir eine klare Linie. Keine Grauzone.
Phase 1 (Woche 1-6): Ollama + Open WebUI für den Proof of Concept. Kosten: unter 3.000 EUR Hardware. Der IT-Leiter zeigt dem Vorstand einen funktionierenden Chatbot auf internen Daten – ohne Datenabfluss, ohne API-Vertrag.
Phase 2 (Monat 2-4): Migration zu vLLM auf einer dedizierten GPU-VM (Azure NC-Series oder on-premise). SSO über Keycloak, RAG über ChromaDB oder Qdrant, Monitoring über Grafana. Das ist das Setup, das 200 Nutzer bedient.
Phase 3 (ab Monat 6): Kubernetes mit GPU-Scheduling für Multi-Modell-Deployments. Verschiedene Modelle für verschiedene Use Cases – Mistral Small für E-Mails, Llama 3.3 70B für Vertragsanalyse, Qwen 2.5 Coder für Code-Reviews. Alles hinter einer einheitlichen API.
Wir sehen bei unseren Kunden: 90% der Self-Hosted-Projekte starten mit Ollama und migrieren innerhalb von 3 Monaten zu vLLM. Das ist kein Fehler – das ist der richtige Weg. Mit Ollama validieren Sie den Use Case in Tagen statt Monaten.
Wo wir bewusst von diesem Dreiphasen-Modell abweichen: Wenn ein Kunde sofort >100 Nutzer bedienen muss (z.B. bei einem unternehmensweiten RAG-System), überspringen wir Ollama und starten direkt mit vLLM. Die 2-3 Wochen längere Setup-Zeit lohnt sich, wenn die Alternative ist, ein System zu bauen, das nach 2 Monaten komplett neu aufgesetzt werden muss. Wir haben das bei einem Energieversorger durchgezogen – 300 Mitarbeiter, Tag 1 auf vLLM, RAG über interne Netzwerkdokumentation.
Und wenn Sie fragen, was mit SGLang ist: Es ist der aufstrebende Herausforderer von vLLM, mit teils besseren Benchmarks bei Multi-Turn-Chats. Aber das Ökosystem ist noch jung, die Community kleiner, und die Integration mit Kubernetes-Tooling weniger ausgereift. Für Enterprise-Kunden empfehlen wir aktuell vLLM – und beobachten SGLang aufmerksam für 2027. Mehr dazu in unseren Case Studies.
Häufig gestellte Fragen
Was kostet Self-Hosted Inference im Vergleich zur OpenAI API?
Die Software (Ollama, vLLM) ist kostenlos. Hardware: eine A100-VM auf Azure kostet rund 2.600 EUR/Monat. Ein 50-köpfiges Team verbraucht mit GPT-4o leicht 3.000-5.000 EUR/Monat an API-Kosten. Ab 20 aktiven Nutzern rechnet sich Self-Hosting – bei 50+ Nutzern spart es 40-60%. Dazu kommt: keine Daten verlassen Ihr Netzwerk.
Ollama vLLM Vergleich – wann lohnt sich der Wechsel?
Sobald mehr als 5 Nutzer gleichzeitig den Service nutzen. Ollama kommt bei Parallelität auf ~15 Tokens/Nutzer/Sekunde, vLLM auf ~80. Wenn Ihre Nutzer sich über langsame Antworten beschweren und Sie mehr als 20 aktive User haben, ist es Zeit für vLLM.
Ist TGI noch eine Option für neue Projekte?
Nein. Hugging Face hat TGI im Dezember 2025 in den Maintenance Mode versetzt und empfiehlt selbst vLLM oder SGLang. Bestehende TGI-Installationen funktionieren weiter, aber für neue Deployments gibt es keinen Grund, TGI zu wählen. Die Migration zu vLLM dauert 2-5 Tage.
Brauche ich eine GPU für Self-Hosted LLMs?
Für den Ollama vLLM Vergleich: Ollama läuft auch auf CPU (5-10 tok/s), vLLM braucht zwingend eine NVIDIA GPU mit CUDA. Für produktiven Einsatz empfehlen wir in jedem Fall eine GPU – mindestens eine RTX 4060 (8 GB VRAM, ab 280 EUR) für kleine Modelle, eine A10G oder A100 für Production-Workloads.
Kann ich mit Ollama starten und später zu vLLM migrieren?
Ja, und genau das empfehlen wir. Beide Tools bieten eine OpenAI-kompatible API – Ihre Clients ändern nur die Base-URL. Der Aufwand liegt bei 2-5 Tagen inklusive GPU-Provisioning und Monitoring-Setup. In unserem Private-AI-Workshop planen wir diesen Migrationspfad von Anfang an ein.
Nächster Schritt
vLLM-Inferenz auf Kubernetes
Ab dem zweiten Modell wird aus dem vLLM-Server ein Betrieb.
Pexon betreibt vLLM und LiteLLM auf Ihrem eigenen Cluster: GPU-Nodes nach Last, Modell-Updates mit Rückweg über GitOps, ein Endpunkt für alle Anwendungen. Die Rechenleistung kaufen Sie direkt bei Ihrem Anbieter, Pexon schlägt nichts darauf.
Einstieg: AI-Readiness-Scan für 990 EUREin Tag, danach wissen Sie, was zwischen Ihrem PoC und dem Produktivbetrieb fehlt, samt Preisrahmen. ISO 27001 zertifiziert.
Scan und Betriebsmodell ansehen
Ihnen reicht ein einzelner vLLM-Server im eigenen Rechenzentrum? Dann passt die Firmeneigene KI-Plattform besser.
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