Pexon Consulting | 8 Min. Lesezeit | 30.08.2026
TL;DR
Ollama ist für lokale Entwicklung richtig. Für Multi-User-Inferenz auf dem Cluster sind vLLM oder SGLang der Standard, und brauchen Betrieb, nicht nur ein Binary. vLLM ist der Prod-Default, SGLang gewinnt bei stark geteiltem Kontext. Engine-Wahl in 20 Minuten: Phase klären, dann deployen.
Drei Engines, drei Phasen
Wer „Ollama vs vLLM vs SGLang“ googelt, sucht selten den nächsten Benchmark-Krieg. Der Job ist: welche Engine passt zur Phase, in der das Team gerade steckt. Der Fehler, den wir in Projekten am häufigsten sehen, ist Phasenvermischung: Ollama aus dem Workshop bleibt „mal eben“ der Firmen-Chat, bis zehn Kollegen gleichzeitig tippen und die Antwortzeiten schwanken.
Die Landschaft 2026 ist klarer als 2024:
- Labor: Ollama (v0.33.2, Release 27.08.2026, ~179.800 GitHub-Sterne, Abruf 30.08.2026). Go-Binary, GGUF, OpenAI-kompatible lokale API. Ziel: in Minuten ein Modell auf dem Laptop.
- Produktion / Standard-Serving: vLLM (v0.28.0, Release 26.08.2026, ~90.500 Sterne). PagedAttention und Continuous Batching. Breite Modellabdeckung, Kubernetes-tauglich.
- Throughput bei geteiltem Kontext: SGLang (v0.5.18, Release 22.08.2026, ~32.900 Sterne). RadixAttention speichert KV-Cache in einem Radix-Tree. Weniger Rechenarbeit, wenn Prefixe wiederkehren (RAG, Multi-Turn, Agents mit festen Tool-Definitionen).
TGI (Text Generation Inference) gehört in diese Entscheidung nur noch als historische Note: Hugging Face hat TGI am 11.12.2025 in den Maintenance-Mode gesetzt und empfiehlt für neue Deployments vLLM oder SGLang. Wer TGI stabil laufen hat, muss nicht über Nacht migrieren. Wer neu startet, sollte TGI nicht mehr als Default wählen.
Dieser Artikel ist die Entscheidungshilfe mit Grenzen. Den breiteren Engine-Überblick inklusive TGI finden Sie im Vergleich Ollama, vLLM und TGI. Den Pairwise-Deep-Dive zu Kosten und Throughput liefert SGLang vs vLLM. Hier geht es um: Labor, Prod oder Throughput, und was danach kommt.
Wann Ollama aufhört zu reichen
Ollama ist kein „kaputtes“ Produkt. Es optimiert bewusst für den Einzelnutzer. Continuous Batching, also das Ineinanderschieben vieler Requests auf derselben GPU, ist nicht das Designziel. Kommen fünf bis zehn Nutzer gleichzeitig, merken Sie das an schwankender Latenz und einer GPU, die zwischen Requests wartet statt zu arbeiten.
Praktische Stop-Signale (zwei bis drei reichen für den Umstieg):
- Mehrere Personen teilen sich denselben Endpoint, und P95-Latenz steigt spürbar.
- Es gibt ein Verfügbarkeits- oder Latenz-SLA, das Sie einhalten müssen.
- Die GPU ist teuer und unter Last schlecht ausgelastet.
- Das Modell braucht Tensor-Parallelität über mehrere GPUs.
- Health-Checks, Autoscaling und Prometheus-Metriken werden verlangt.
- Mehrere Apps konkurrieren um denselben Serving-Stack.
Ollama bleibt richtig für: Prototyp, Offline-Demo, Entwickler-Laptop, CI-Smoke-Tests mit kleinen Modellen. Es wird falsch, sobald „wir hängen den Firmen-Chat dran“ ohne Serving-Architektur. Der Umstieg ist dann kein Feature-Flag, sondern ein Betriebsprojekt: Image, GPU-Node-Pool, Quota, Auth, Observability.
Entscheidungstabelle: Ollama vs vLLM vs SGLang
Stand der Prüfung: 30.08.2026 (GitHub-Releases und Stars via API; TGI-Status laut Hugging-Face-Doku).
Orientierungszahl (Marktkonsens, nicht unser Labormessplatz): Unter Last liegen Serving-Engines mit Continuous Batching typischerweise um den Faktor 3 bis 4 über sequenziellen Runners wie Ollama auf derselben GPU. Bei stark geteiltem Kontext berichten unabhängige H100-Vergleiche oft rund 20 bis 30 Prozent mehr Throughput für SGLang gegenüber vLLM (z. B. ~16.200 vs. ~12.500 Tokens/s in öffentlichen 2026-Reviews). Eigene Lasttests mit eurem Prompt-Mix bleiben Pflicht, bevor Sie Hardware kaufen.
Kurzregel: Phase zuerst, Engine danach. Labor = Ollama. Prod ohne Spezialfall = vLLM. Viele Requests mit gleichem System-Prompt, gleichen Docs oder gleichen Tool-Schemas = SGLang gegen vLLM benchmarken, nicht raten.
Was Pexon konkret macht
Kauf-Claim bleibt Betrieb in Bankqualität. Die KI-Schicht auf dem Cluster (vLLM, LiteLLM, GPU) ist der Differenzierer, nicht ein Ersatz für Nachweis und Day-2. Konkret:
- Phase und Lastprofil klären (Nutzer, Prefixe, Modellgröße, SLA).
- Engine wählen und gegen euren Prompt-Mix messen (nicht gegen Marketing-Charts).
- Serving auf Kubernetes: GPU-Pools, Health-Checks, Rolling Updates.
- Gateway-Schicht (z. B. LiteLLM) für Auth, Routing, Kosten pro Team.
- Observability: Latenz, Queue-Tiefe, GPU-Util, Token-Kosten.
- Nachweis-Paket: wer darf welches Modell, wo liegen Logs, wie sieht Failover aus.
- Festpreisige Einstiege statt „KI-Workshop ohne Betrieb“.
Mehr zum Betriebsmodell: Hub KI-Plattform-Betrieb auf Kubernetes. Wer in 20 Minuten wissen will, ob Self-Host und welche Engine-Phase realistisch sind: AI-Readiness-Scan-Pfad (990 EUR) über denselben Hub.
Was das nicht ist
- Kein Training- oder Fine-Tuning-Guide.
- Kein Vendor-Lock-in-Essay ohne Migrationspfad.
- Kein Ersatz für den bestehenden Ollama/vLLM/TGI-Vergleich und keinen Ersatz für den SGLang-vs-vLLM-Deep-Dive (beide verlinkt im Einleitungstext).
- Keine Garantie, dass SGLang immer schneller ist: ohne Prefix-Reuse kann vLLM gewinnen.
- Keine Empfehlung, Ollama „doch irgendwie“ mit zehn Replicas als Firmen-API zu betreiben.
- Keine 24/7-NOC-Fantasie und kein „wir sind eine Bank“. Bankqualität heißt nachweisbarer Betrieb für Firmen, die Audits bestehen müssen.
FAQ
Kann man Ollama in Produktion nutzen?
Technisch ja, organisatorisch meist falsch. Für einen einzelnen internen Nutzer oder eine Demo reicht Ollama. Für Multi-User, SLA und GPU-Kostenkontrolle brauchen Sie Continuous Batching und Betrieb. Der Übergang ist ein Serving-Projekt, kein Config-Flag.
vLLM oder SGLang 2026?
Default: vLLM. Es deckt mehr Modelle ab und ist der übliche Prod-Start. SGLang lohnt den A/B-Test, wenn eure Last Prefixe teilt (RAG über denselben Korpus, Multi-Turn, Agents mit festen Tools). Ohne Shared Prefix oft kein klarer Gewinn.
Was wurde aus TGI?
Maintenance Mode seit 11.12.2025. Hugging Face akzeptiert nur noch leichte Fixes und Docs und empfiehlt vLLM oder SGLang für neue Inference Endpoints. Bestehende TGI-Dienste können weiterlaufen; Greenfield sollte woanders starten.
Braucht Inference Kubernetes?
Ab Team-Nutzung und GPU-Hardware: ja, oder ein gleichwertiger Orchestrierungsrahmen. Einzel-Laptop: nein. Der Cluster liefert Scheduling, Isolation, Health und Nachweis. Die Engine allein ist nur der Runtime.
Reicht ein Binary auf dem GPU-Server?
Für den POC ja. Für Produktion fehlen Auth, Quota, Metriken, Updates und Failover. Genau diese Lücke trennt „Demo läuft“ von „Audit und Tagesgeschäft halten“.
Wie entscheide ich in 20 Minuten?
- Ein Nutzer lokal? Ollama. 2. Mehrere Nutzer, gemischte Prompts? vLLM. 3. Viele ähnliche Prefixe? SGLang gegen vLLM messen. 4. Danach Day-2 und Gateway planen, nicht erst nach dem Incidents.
Nächster Schritt
Engine-Wahl ist der leichte Teil. Der schwere Teil ist Betrieb auf dem Cluster: GPU, Observability, Nachweis. Startpunkt: KI-Plattform-Betrieb Hub (AI-Readiness-Scan-Pfad, 990 EUR).
Weiterlesen
- Ollama, vLLM und TGI: Inference Engines im Vergleich (siehe Link oben)
- SGLang vs vLLM: welche Inference Engine spart GPU-Kosten? (siehe Link oben)
- Hub KI-Plattform-Betrieb / AI-Readiness-Scan-Pfad (siehe Nächster Schritt)
