Wie lässt sich die Inferenz großer Sprachmodelle effizient skalieren, ohne dabei Hardware-Ressourcen zu verschwenden? Diese Frage stellt sich bei jedem produktiven Einsatz von Large Language Models.

Die Open-Source-Bibliothek vLLM bietet eine Lösung für High-Performance Inferenz mit optimiertem Speichermanagement. Das Framework nutzt PagedAttention für effiziente GPU-Auslastung und Continuous Batching für maximalen Durchsatz.

Die Installation erfolgt über pip, GitHub oder Docker auf Linux-Systemen mit Python 3.9 bis 3.13. NVIDIA GPUs mit CUDA-Unterstützung sind erforderlich.

Das vLLM Setup richtet sich an DevOps-Ingenieure und Entwickler, die leistungsstarke LLM-Inferenz-Lösungen betreiben möchten. Die Kompatibilität mit der OpenAI-API ermöglicht nahtlose Integration in bestehende Systeme.

Von Forschungsprototypen bis zu produktionsnahen Deployments bietet die Bibliothek kurze Antwortzeiten bei hoher Auslastung. Die transparente Dokumentation unterstützt sowohl Cloud- als auch On-Premise-Umgebungen.

Die wichtigsten Punkte im Überblick

• vLLM ist eine Open-Source-Lösung für effiziente Inferenz großer Sprachmodelle mit hohem Durchsatz
• PagedAttention optimiert das Speichermanagement und steigert die GPU-Auslastung deutlich
• Die Installation unterstützt Linux-Systeme mit Python 3.9-3.13 und NVIDIA CUDA-GPUs
• Drei Installationsmethoden stehen zur Verfügung: pip, GitHub-Repository oder Docker-Container
• OpenAI-API-Kompatibilität ermöglicht nahtlose Integration in bestehende Workflows
• Continuous Batching erhöht den Durchsatz durch intelligente Anfragebündelung
• Geeignet für Homelab-, Cloud- und On-Premise-Deployments mit produktionsreifer Stabilität

Was ist vLLM und warum sollten Sie es installieren?

Als Hochleistungs-Framework für LLM Inferenz adressiert vLLM zentrale Engpässe bei der Modellbereitstellung. Die Open-Source-Engine ermöglicht die beschleunigte Bereitstellung großer Sprachmodelle durch innovative Speicherverwaltung und dynamische Anfrageverarbeitung. Entwickler und Unternehmen profitieren von drastisch reduzierten Ressourcenanforderungen bei gleichzeitig verbesserter Performance.

Die vllm setup anleitung führt Sie zu einem System, das drei fundamentale Probleme der Modellbereitstellung löst. Jede dieser Herausforderungen begrenzt traditionell die Skalierbarkeit und Effizienz von LLM-Deployments.

PagedAttention revolutioniert die Speicherverwaltung durch intelligente Aufteilung des Key-Value-Cache. Diese Technologie segmentiert den Speicher in nicht-zusammenhängende Blöcke und eliminiert Fragmentierung vollständig. Der GPU-Speicheroverhead sinkt um bis zu 90% im Vergleich zu konventionellen Implementierungen.

Die praktischen Auswirkungen sind erheblich. Entwickler können größere Modelle auf derselben Hardware betreiben oder mehr parallele Anfragen verarbeiten. PagedAttention optimiert die Speicherallokation dynamisch und passt sich an variierende Sequenzlängen an.

Continuous Batching löst das Problem statischer Batch-Größen durch dynamische Integration neuer Anfragen. Traditionelle Systeme warten auf vollständige Batches, bevor sie die Verarbeitung starten. vLLM integriert eingehende Anfragen kontinuierlich in laufende Verarbeitungsgruppen.

Diese Methode maximiert die GPU-Auslastung konstant. Die Wartezeiten für Endnutzer sinken signifikant, während der Durchsatz steigt. Continuous Batching eignet sich besonders für Produktionsumgebungen mit variablem Anfragevolumen.

Die OpenAI-kompatible API vereinfacht die Systemintegration erheblich. Bestehende Workflows lassen sich ohne umfangreiche Codeanpassungen migrieren. Entwickler nutzen vertraute Endpunkte und Anfrageparameter für die llm inferenz.

vLLM unterstützt eine breite Palette aktueller Modellarchitekturen. Die Kompatibilitätsliste umfasst etablierte und emerging Frameworks:

• Llama-Familie: Llama 1, Llama 2, Llama 3 mit allen Parametervarianten
• Mistral-Modelle: Mistral 7B und Mixtral MoE-Architekturen
• Qwen-Serie: Vollständige Unterstützung aller Qwen-Versionen
• Klassische Architekturen: GPT-2, GPT-J, OPT, Bloom, Falcon
• Spezialisierte Modelle: Weitere Architekturen gemäß offizieller Dokumentation

Die Anwendungsfälle erstrecken sich über verschiedene Deployment-Szenarien. Produktionsreife Chatbots profitieren von niedriger Latenz und hohem Durchsatz. Batch-Verarbeitungssysteme maximieren die Ressourcennutzung für große Datenmengen.

Homelab-Enthusiasten demonstrieren lokale LLM-Deployments auf Consumer-Hardware. Edge-Deployments ermöglichen dezentrale Inferenz mit optimiertem Ressourcenverbrauch. Die Flexibilität macht vLLM sowohl für Forschungsprototypen als auch für unternehmenskritische Systeme geeignet.

Die technische Architektur basiert auf PyTorch und CUDA-Optimierungen. Multi-GPU-Setups werden nativ unterstützt, wobei Tensor-Parallelismus die Lastverteilung koordiniert. Die Implementierung priorisiert Transparenz und ermöglicht detailliertes Performance-Monitoring.

Für die Installation benötigen Nutzer eine geeignete Python-Umgebung und kompatible GPU-Hardware. Die folgenden Abschnitte detaillieren die spezifischen Systemanforderungen und Installationsmethoden für verschiedene Betriebssysteme.

Systemanforderungen und Voraussetzungen für vLLM

Die technischen Voraussetzungen für vLLM lassen sich in drei zentrale Kategorien unterteilen: Hardware, Software und GPU-Kompatibilität. Eine sorgfältige Prüfung dieser Systemvoraussetzungen verhindert Installationsprobleme und gewährleistet optimale Performance. Die Anforderungen variieren je nach geplanter Modellgröße und Einsatzszenario.

Hardware-Anforderungen

Die Hardware-Konfiguration bildet die Basis für eine erfolgreiche vLLM-Implementation. NVIDIA GPU-Grafikkarten mit CUDA-Unterstützung stellen die primäre Zielplattform dar. Die erforderliche Compute Capability der GPU muss mit den PyTorch-Anforderungen übereinstimmen.

Consumer-GPUs eignen sich für kleinere Modelle mit begrenzten Parametern. Modelle wie OPT-125M oder OPT-1.3B lassen sich mit Standard-Grafikkarten betreiben. Größere Language Models wie Llama-3-8B oder Mistral-7B erfordern professionelle GPU-Hardware mit entsprechendem VRAM.

Die vLLM GPU Konfiguration unterstützt auch alternative Plattformen. AMD-Grafikkarten mit ROCm sowie AWS Inferentia und Trainium befinden sich in der Entwicklungsphase. Die Performance dieser Alternativen erreicht jedoch nicht das Niveau von NVIDIA-Lösungen.

Software-Voraussetzungen

Das Betriebssystem spielt eine entscheidende Rolle bei der Installation. Linux-Distributionen bieten die beste Unterstützung und Stabilität. Ubuntu und Debian-basierte Systeme werden detailliert dokumentiert und getestet.

Windows-Nutzer können vLLM über das Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) betreiben. Diese Lösung ermöglicht Zugriff auf CUDA-Funktionalität unter Windows. Native Windows-Installationen sind möglich, aber mit zusätzlichem Konfigurationsaufwand verbunden.

Die Python-Version muss mit vLLM kompatibel sein. Folgende Versionen werden offiziell unterstützt:

• Python 3.9
• Python 3.10
• Python 3.11
• Python 3.12
• Python 3.13

PyTorch fungiert als Basis-Framework für vLLM. Die Installation einer virtuellen Python-Umgebung verhindert Dependency-Konflikte mit anderen Projekten. Tools wie venv oder conda ermöglichen eine isolierte Entwicklungsumgebung.

GPU-Kompatibilität prüfen

Die Verifikation der GPU-Kompatibilität erfolgt in mehreren Schritten. Der erste Schritt umfasst die Überprüfung der installierten CUDA-Version. Der Befehl nvidia-smi zeigt detaillierte Informationen über CUDA-Treiber und GPU-Status an.

Die PyTorch-Kompatibilitätsmatrix muss mit der vorhandenen Hardware abgeglichen werden. Jede PyTorch-Version erfordert eine spezifische CUDA-Version. Inkompatible Kombinationen führen zu Laufzeitfehlern oder Performance-Einbußen.

Konkrete Verifikationsschritte umfassen folgende Prüfungen:

1. CUDA-Treiber-Version mit nvidia-smi ermitteln
2. Compute Capability der NVIDIA GPU überprüfen
3. PyTorch CUDA-Unterstützung mit torch.cuda.is_available() testen
4. GPU-Speicher und verfügbare Ressourcen validieren

Die CUDA-Treiber müssen auf dem neuesten Stand sein. Veraltete Treiber verursachen Kompatibilitätsprobleme mit aktuellen vLLM-Versionen. GPU-Hersteller stellen regelmäßig Updates bereit, die Stabilität und Performance verbessern.

CPU-basierte Inferenz steht als Fallback-Option zur Verfügung. Diese Alternative funktioniert ohne NVIDIA GPU oder CUDA-Treiber. Die Performance reduziert sich jedoch erheblich im Vergleich zur GPU-beschleunigten Verarbeitung. Für Produktionsumgebungen empfiehlt sich die GPU-Nutzung.

vLLM installieren: Die drei Hauptmethoden im Überblick

Die Wahl der richtigen Installationsmethode für vLLM hängt von den spezifischen Anforderungen des Deployment-Szenarios ab. Jede der drei verfügbaren Installationsmethoden adressiert unterschiedliche Anwendungsfälle und bietet spezifische Vorteile. Eine fundierte Entscheidung erfordert die Bewertung von Faktoren wie Umgebungsstabilität, Wartungsaufwand und Entwicklungszyklus.

Die pip-basierte Installation stellt die Standardmethode für produktive Umgebungen dar. Sie bietet automatische Dependency-Resolution und breite Kompatibilität. Das vllm github repository ermöglicht Zugriff auf experimentelle Features und Development-Builds. Docker-Container garantieren strikte Umgebungsisolation für komplexe Deployments.

Moderne Paketmanager wie uv optimieren den Installationsprozess durch automatische Backend-Auswahl. Die Dokumentation präsentiert alle Installationsmethoden neutral und objektiv. Dies ermöglicht eine informierte Entscheidung basierend auf technischen Anforderungen.

Installation via pip

Die Installation mit pip install vllm repräsentiert den direktesten Weg zur Implementierung. Diese Methode nutzt das Python Package Index (PyPI) und installiert automatisch alle erforderlichen Abhängigkeiten. Die CUDA-Backend-Erkennung erfolgt automatisch, was die Konfiguration erheblich vereinfacht.

Der moderne Paketmanager uv bietet eine hochperformante Alternative zu traditionellem pip. Mit dem Befehl

erfolgt die automatische PyTorch-Backend-Auswahl. Dies eliminiert manuelle Konfigurationsschritte und reduziert Fehlerquellen bei der Installation.

Die pip-Methode eignet sich ideal für Produktionsumgebungen mit stabilen Versionsanforderungen. Sie ermöglicht einfache Integration in bestehende Python-Workflows. Dependency-Konflikte werden durch automatische Resolution minimiert.

Installation aus dem GitHub Repository

Die Installation direkt aus dem vllm github repository richtet sich an fortgeschrittene Anwender und Entwickler. Diese Methode ermöglicht Zugriff auf die neuesten Entwicklungen, experimentelle Features und spezifische Commits. Der Prozess erfordert zusätzliche Build-Tools und Git-Kenntnisse.

Entwickler klonen zunächst das Repository mit Git-Befehlen. Anschließend erfolgt die Installation im Development-Modus mit

aus dem Projekt-Verzeichnis. Diese Variante ermöglicht das Testen unreleased Features und das Erstellen von Patches.

Die GitHub-Installation bietet maximale Flexibilität für Entwicklungsszenarien. Sie erlaubt direkte Modifikationen am Quellcode und unmittelbares Testing. Der erhöhte Wartungsaufwand rechtfertigt sich durch Zugriff auf cutting-edge Funktionalität.

Installation mit Docker

Die docker installation adressiert Enterprise-Szenarien mit strikten Isolationsanforderungen. Container-basierte Deployments garantieren Reproduzierbarkeit über verschiedene Infrastrukturen hinweg. Diese Methode integriert sich nahtlos in Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes oder Docker Compose.

Docker-Images für vLLM enthalten alle erforderlichen Systemabhängigkeiten und CUDA-Bibliotheken. Die vorkonfigurierten Container eliminieren komplexe Setup-Prozeduren. Deployment-Teams können Container direkt in ihre CI/CD-Pipelines integrieren.

Die Container-Methode bietet konsistente Umgebungen unabhängig vom Host-System. Sie vereinfacht horizontale Skalierung in Cloud-Infrastrukturen. Der Overhead durch Container-Runtime wird durch operationale Vorteile kompensiert.

Die Wahl zwischen pip, GitHub und Docker sollte sich an den operationalen Anforderungen und der verfügbaren Infrastruktur orientieren.

Die Entscheidung für eine spezifische Installationsmethode sollte technische Anforderungen, Wartungskapazitäten und Deployment-Strategie berücksichtigen. Alle drei Installationsmethoden werden von der vLLM-Community aktiv unterstützt. Die Dokumentation zu jeder Methode wird kontinuierlich aktualisiert und erweitert.

vLLM Python Installation Schritt für Schritt

Für eine erfolgreiche vLLM Python Installation sind drei essenzielle Schritte erforderlich: Umgebungsvorbereitung, Paketinstallation und Verifikation. Diese strukturierte Vorgehensweise minimiert Installationsfehler und gewährleistet optimale Kompatibilität. Eine isolierte virtuelle Umgebung verhindert Konflikte mit anderen Python-Projekten und erleichtert die Verwaltung von Abhängigkeiten.

Die methodische Installation schützt das System vor unerwünschten Paketinteraktionen. Jeder Schritt baut logisch auf dem vorherigen auf und ermöglicht eine nachvollziehbare Fehlerbehebung bei Problemen.

Einrichtung der Python-Entwicklungsumgebung

Die Vorbereitung einer virtuellen Umgebung bildet die Grundlage für die Installation. Moderne Umgebungsmanager wie uv bieten dabei signifikante Geschwindigkeitsvorteile gegenüber traditionellen Methoden. Die Wahl des Tools hängt von den individuellen Projektanforderungen ab.

Für die Erstellung mit uv wird folgender Befehl verwendet:

• uv venv –python 3.12 –seed erstellt eine neue Umgebung mit Python 3.12
• source .venv/bin/activate aktiviert die Umgebung unter Linux und macOS
• .venv\Scripts\activate dient der Aktivierung unter Windows

Die traditionelle Methode mit venv funktioniert auf allen Systemen zuverlässig. Der Befehl python -m venv vllm-env generiert eine isolierte Umgebung im Verzeichnis vllm-env. Diese Variante benötigt keine zusätzlichen Tools und nutzt die Standard-Python-Installation.

Conda-Nutzer erstellen Umgebungen mit conda create -n vllm-env python=3.12. Die Aktivierung erfolgt über conda activate vllm-env. Diese Methode eignet sich besonders für komplexe Data-Science-Projekte mit vielen wissenschaftlichen Bibliotheken.

Installation des vLLM-Pakets mit pip

Nach der Umgebungsaktivierung erfolgt die eigentliche pip Installation von vLLM. Der moderne Ansatz mit uv nutzt automatische Backend-Erkennung. Der Befehl uv pip install vllm –torch-backend=auto wählt die passende CUDA-Version automatisch aus.

Für spezifische CUDA-Versionen wird das Backend manuell definiert. Die Option –torch-backend=cu126 installiert vLLM mit CUDA 12.6-Unterstützung. Diese Präzision verhindert Inkompatibilitäten zwischen PyTorch und dem installierten CUDA-Toolkit.

Die Standard-pip-Methode verwendet pip install vllm ohne zusätzliche Parameter. Dieser Befehl installiert die neueste stabile Version mit vordefinierten Abhängigkeiten. Bei Konflikten mit bestehenden PyTorch-Installationen empfiehlt sich eine Neuinstallation der kompletten Deep-Learning-Umgebung.

Für CPU-basierte Installationen ohne GPU-Unterstützung existiert eine spezielle Variante. Der Befehl pip install vllm-cpu-only reduziert die Paketgröße erheblich. Diese Option eignet sich für Entwicklungs- und Testumgebungen ohne dedizierte Hardware.

Validierung der erfolgreichen Installation

Die Installationsverifikation bestätigt die korrekte Einrichtung aller Komponenten. Drei Methoden stellen unterschiedliche Aspekte der Installation sicher. Jede Validierung prüft spezifische Funktionalitäten des installierten Pakets.

Der Import-Test im Python-Interpreter erfolgt durch:

1. Öffnen einer Python-Shell mit dem Befehl python
2. Ausführen von import vllm zur Paketladung
3. Bestätigung ohne Fehlermeldungen als Erfolgsindikator

Ein präziser Versions-Check nutzt den Befehl python -c ‚import vllm; print(vllm.__version__)‘. Die Ausgabe zeigt die installierte Versionsnummer wie 0.6.3 oder 0.7.0. Diese Information ermöglicht den Vergleich mit der aktuellen Release-Version auf GitHub.

Die Kommandozeilen-Validierung testet die CLI-Tools. Der Befehl vllm –help listet alle verfügbaren Optionen und Parameter auf. Eine vollständige Ausgabe mit Nutzungsinformationen bestätigt die erfolgreiche Integration in den Systempfad.

Bei Importfehlern deutet die Meldung „ModuleNotFoundError“ auf Installationsprobleme hin. Eine Neuinstallation mit pip install –force-reinstall vllm behebt häufig solche Fehler. Die Überprüfung der aktivierten virtuellen Umgebung verhindert Verwechslungen mit anderen Python-Installationen.

Nach erfolgreicher Verifikation steht vLLM für erste Modell-Inferenzen bereit. Die dokumentierten Schritte bilden eine solide Basis für die weitere Konfiguration. Die Installationsverifikation sollte bei jedem Update wiederholt werden, um Konsistenz zu garantieren.

vLLM Linux Installation: Detaillierte Anleitung

Für produktive vLLM-Deployments stellt Linux das bevorzugte Betriebssystem dar, insbesondere Ubuntu und Debian-basierte Distributionen. Diese Systeme bieten native Unterstützung für CUDA-Technologien und ermöglichen eine optimale GPU-Integration. Die vllm linux installation profitiert von der stabilen Paketverwaltung und der umfassenden Community-Unterstützung dieser Distributionen.

Linux-Umgebungen gewährleisten die höchste Kompatibilität mit den neuesten GPU-Treibern und Machine-Learning-Frameworks. Die meisten Produktionsumgebungen setzen auf Linux-Server für ihre KI-Workloads. Dies macht die korrekte Konfiguration zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor.

Systemvorbereitung für Ubuntu und Debian-Distributionen

Die ubuntu installation von vLLM beginnt mit der Aktualisierung der Systemkomponenten. Veraltete Pakete können zu Kompatibilitätsproblemen führen und sollten vor der Installation aktualisiert werden. Der folgende Befehl synchronisiert die Paketlisten und führt verfügbare Updates aus:

• sudo apt update && sudo apt upgrade -y – Systemaktualisierung durchführen
• sudo apt install python3-dev python3-venv build-essential git -y – Entwicklungswerkzeuge installieren
• python3 –version – Python-Version verifizieren (3.9-3.13 erforderlich)

Python-Entwicklungsheader sind für die Kompilierung nativer Erweiterungen unerlässlich. Das Paket python3-dev stellt diese Header bereit und ermöglicht die Installation von Bibliotheken mit C-Komponenten. Build-Essential enthält Compiler und Build-Tools, die für viele Python-Pakete benötigt werden.

Die ubuntu installation erfordert zusätzlich die Einrichtung einer virtuellen Python-Umgebung. Diese Isolation verhindert Konflikte mit systemweiten Python-Paketen und erleichtert die Versionsverwaltung:

1. Virtuelle Umgebung erstellen: python3 -m venv vllm-env
2. Umgebung aktivieren: source vllm-env/bin/activate
3. pip aktualisieren: pip install –upgrade pip

„Linux-Systeme bieten die konsistenteste Umgebung für Large Language Model Deployments, mit nativer Unterstützung für Container-Technologien und GPU-Orchestrierung.“

CUDA-Treiber-Installation und GPU-Konfiguration

Die cuda linux Treiberinstallation ist der kritischste Schritt für GPU-beschleunigte Inferenz. NVIDIA bietet mehrere Installationsmethoden an, die je nach Systemkonfiguration variieren. Die Wahl der richtigen Methode hängt von der Distribution und den Sicherheitsanforderungen ab.

Die Installation über offizielle NVIDIA-Repositories garantiert die neuesten Treiberversionen. Diese Methode eignet sich für Produktionsumgebungen mit spezifischen CUDA-Versionsanforderungen:

Für die Installation via NVIDIA-Repository sind folgende Schritte erforderlich. Der Prozess integriert das offizielle Repository in die Systempaketquellen:

• Repository-Key hinzufügen: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
• Keyring installieren: sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
• CUDA-Toolkit installieren: sudo apt update && sudo apt install cuda-toolkit-12-3 -y

Die cuda linux Konfiguration erfordert nach der Treiberinstallation einen Systemneustart. Dieser Schritt aktiviert die Kernel-Module und ermöglicht den GPU-Zugriff. Die Verifikation erfolgt mit dem Diagnose-Tool nvidia-smi:

nvidia-smi zeigt installierte GPU-Modelle, Treiberversionen und CUDA-Kompatibilität an. Eine erfolgreiche Ausgabe listet verfügbare GPUs mit ihrer Speicherkonfiguration auf. Fehlt die Ausgabe, liegt ein Problem mit der Treiberinstallation oder GPU-Erkennung vor.

Alternative Installationsmethode über Ubuntu-eigene Treiber bietet mehr Stabilität für Standard-Konfigurationen. Das ubuntu-drivers-Tool erkennt kompatible Hardware automatisch:

1. Verfügbare Treiber anzeigen: ubuntu-drivers devices
2. Empfohlenen Treiber installieren: sudo ubuntu-drivers autoinstall
3. System neu starten: sudo reboot

Berechtigungen und System-Umgebungsvariablen

Die Konfiguration von umgebungsvariablen ist für den reibungslosen vLLM-Betrieb essentiell. Diese Variablen definieren Systempfade und Laufzeitparameter, die von CUDA und vLLM verwendet werden. Falsch gesetzte Variablen führen zu Import-Fehlern oder Performance-Problemen.

CUDA-Pfadvariablen müssen in der Shell-Konfigurationsdatei persistent gespeichert werden. Die Datei .bashrc oder .zshrc im Home-Verzeichnis enthält diese Definitionen:

• export CUDA_HOME=/usr/local/cuda – CUDA-Installationsverzeichnis definieren
• export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH – Bibliothekspfade erweitern
• export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH – CUDA-Binaries in PATH aufnehmen

Nach dem Hinzufügen dieser umgebungsvariablen muss die Konfigurationsdatei neu geladen werden. Der Befehl source ~/.bashrc aktiviert die Änderungen ohne Neustart. Zur Verifikation dient der Befehl echo $CUDA_HOME, der den gesetzten Pfad ausgibt.

vLLM-spezifische Umgebungsvariablen ermöglichen zusätzliche Funktionalitäten und Integrationen. Die Variable VLLM_USE_MODELSCOPE aktiviert den Zugriff auf alternative Modell-Repositories:

„Die korrekte Konfiguration von Umgebungsvariablen und Berechtigungen entscheidet über Erfolg oder Misserfolg einer GPU-beschleunigten KI-Infrastruktur.“

Benutzerberechtigungen für GPU-Zugriff erfordern spezielle Gruppenmitgliedschaften. Die Gruppe video oder render gewährt Zugriff auf GPU-Ressourcen ohne Root-Rechte:

1. Benutzer zur Gruppe hinzufügen: sudo usermod -aG video $USER
2. Docker-Zugriff konfigurieren: sudo usermod -aG docker $USER
3. Abmelden und neu anmelden zur Aktivierung der Gruppenmitgliedschaft

Die umgebungsvariablen für containerbasierte Deployments unterscheiden sich von nativen Installationen. Docker-Container benötigen den NVIDIA Container Toolkit für GPU-Zugriff. Diese Konfiguration wird in späteren Abschnitten detailliert behandelt.

Zusätzliche Sicherheitsrichtlinien können den GPU-Zugriff einschränken. SELinux oder AppArmor-Profile müssen gegebenenfalls angepasst werden, um vLLM den Zugriff auf GPU-Ressourcen zu erlauben. Die Überprüfung erfolgt über Systemlogs mit journalctl -xe bei Zugriffsproblemen.

vLLM Windows einrichten: Spezielle Hinweise

Für Windows-Anwender gibt es beim Einrichten von vLLM alternative Lösungswege, die eine funktionierende Installation ermöglichen. Die primäre Herausforderung besteht darin, dass vLLM nicht nativ für Windows entwickelt wurde. Dennoch existieren praktikable Methoden, um das Framework erfolgreich unter Windows zu betreiben.

Die empfohlene Lösung basiert auf dem Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2). Diese Technologie bietet eine vollständige Linux-Kompatibilitätsschicht innerhalb von Windows. WSL2 ermöglicht den direkten Zugriff auf NVIDIA-GPUs, was für vLLM essentiell ist.

WSL2 für vLLM nutzen

Die WSL2 installation stellt die zuverlässigste Methode dar, um vllm windows einrichten zu können. Microsoft bietet seit Windows 10 Version 21H2 offiziellen CUDA-Support für WSL2 an. Diese Integration ermöglicht GPU-beschleunigte Berechnungen ohne Kompatibilitätsprobleme.

Die Einrichtung beginnt mit der Aktivierung von WSL2 über die PowerShell:

• Öffnen Sie PowerShell als Administrator
• Führen Sie den Befehl wsl –install aus
• Starten Sie das System nach Abschluss neu
• Installieren Sie Ubuntu aus dem Microsoft Store

Nach der WSL2-Grundinstallation müssen die NVIDIA CUDA-Treiber für Windows installiert werden. Wichtig: Es werden spezielle Windows-CUDA-Treiber benötigt, nicht die Linux-Varianten. Die GPU-Unterstützung erfolgt durch automatisches Passthrough vom Windows-Host zur WSL2-Umgebung.

Innerhalb der WSL2-Ubuntu-Umgebung folgen die Standard-Linux-Installationsschritte:

1. Python-Umgebung mit python3 -m venv vllm-env erstellen
2. Virtuelle Umgebung mit source vllm-env/bin/activate aktivieren
3. vLLM mit pip install vllm installieren
4. GPU-Zugriff mit nvidia-smi verifizieren

WSL2 bietet die nahtloseste Erfahrung für vLLM unter Windows, da es eine vollständige Linux-Umgebung mit direktem GPU-Zugriff kombiniert.

Die Architektur dieser Lösung umfasst drei Ebenen: Den Windows-Host mit installierten windows cuda Treibern, den WSL2-Linux-Kernel mit GPU-Passthrough-Funktionalität und die vLLM-Installation in der Linux-Umgebung. Diese Struktur ähnelt Konzepten aus der Vektordatenbank-Architektur, bei der verschiedene Schichten zusammenwirken müssen.

Native Windows-Installation

Eine native Windows-Installation von vLLM ist theoretisch möglich, wird jedoch als experimentell eingestuft. Die Community-Unterstützung für diese Methode ist limitiert. Potentielle Inkompatibilitäten bei CUDA-Operationen können auftreten.

Nutzer, die dennoch eine native Installation bevorzugen, sollten folgende Einschränkungen beachten:

• Fehlende Optimierungen für Windows-spezifische GPU-Treiber
• Eingeschränkte Dokumentation und Support-Ressourcen
• Mögliche Konflikte mit Windows-Python-Umgebungen
• Unvollständige Feature-Implementierung im Vergleich zu Linux

Für experimentierfreudige Entwickler existieren Community-Builds und inoffizielle Installationsanleitungen. Diese Ressourcen bieten Orientierung, garantieren jedoch keine vollständige Funktionalität. Die WSL2-Methode bleibt die empfohlene Alternative für produktive Umgebungen.

Häufige Windows-spezifische Probleme

Das windows troubleshooting erfordert Kenntnisse über typische Fehlerszenarien bei vLLM-Installationen. PATH-Probleme mit CUDA-Binaries gehören zu den häufigsten Herausforderungen. Die Umgebungsvariable CUDA_PATH muss korrekt auf das NVIDIA-Installationsverzeichnis verweisen.

Python-Umgebungs-Konflikte zwischen Windows- und WSL2-Installationen treten regelmäßig auf. Symptome umfassen Import-Fehler trotz erfolgreicher Installation. Die Lösung besteht darin, separate virtuelle Umgebungen für jedes System zu verwenden.

Die Netzwerk-Konfiguration für den vLLM-Server in WSL2 erfordert spezielle Beachtung:

Performance-Überlegungen bei WSL2-GPU-Passthrough sind relevant für rechenintensive Workloads. Der Overhead durch die Virtualisierungsschicht liegt typischerweise unter 5%. Für optimale Ergebnisse sollte die .wslconfig-Datei im Windows-Benutzerverzeichnis angepasst werden.

Logging-Informationen helfen bei der Diagnose komplexer Probleme. Der Befehl vllm serve –log-level debug aktiviert detaillierte Ausgaben. Diese Informationen zeigen GPU-Initialisierung, Modell-Ladevorgang und potentielle Fehlermeldungen an.

Bei persistierenden Problemen empfiehlt sich die Überprüfung der CUDA-Toolkit-Version. Die Kompatibilität zwischen NVIDIA-Treiber, CUDA-Version und vLLM-Requirements muss gewährleistet sein. Eine Versions-Matrix findet sich in der offiziellen NVIDIA-Dokumentation.

vLLM GPU Konfiguration optimal einrichten

Eine durchdachte GPU-Konfiguration verwandelt vLLM in ein leistungsstarkes Werkzeug für schnelle Inferenz-Operationen. Die korrekte Einrichtung der GPU-Ressourcen entscheidet über Durchsatz, Latenz und maximale Modellgröße. Dieser Abschnitt zeigt systematisch, wie Entwickler ihre vLLM GPU Konfiguration für verschiedene Hardware-Szenarien optimieren.

Die Konfiguration umfasst drei zentrale Bereiche: CUDA-Treiber und Umgebungsvariablen, Multi-GPU-Strategien für große Modelle sowie Memory-Management-Parameter. Jeder Bereich bietet spezifische Optimierungsmöglichkeiten, die je nach Anwendungsfall unterschiedlich gewichtet werden.

CUDA und GPU-Treiber konfigurieren

Die Steuerung der GPU-Ressourcen erfolgt primär über Umgebungsvariablen, die vor dem Start von vLLM gesetzt werden. Die wichtigste Variable CUDA_VISIBLE_DEVICES bestimmt, welche GPUs vLLM nutzen darf. In Multi-GPU-Systemen ermöglicht diese Variable die gezielte Zuweisung spezifischer GPUs.

Die Syntax für GPU-Auswahl folgt diesem Muster:

• CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 – Nur erste GPU nutzen
• CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 – Vier GPUs für vLLM bereitstellen
• CUDA_VISIBLE_DEVICES=““ – Nur CPU-Modus (für Tests)

Für Debugging-Zwecke bietet die Variable CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 synchrone Kernel-Ausführung, was die Fehlersuche bei CUDA-Problemen vereinfacht. Die Variable NCCL_DEBUG=INFO aktiviert detaillierte Logs für Multi-GPU-Kommunikation über das NCCL-Framework.

Die Verifikation der GPU-Erkennung erfolgt durch zwei Methoden: Der Befehl nvidia-smi zeigt alle verfügbaren GPUs mit Auslastung und Speicherbelegung. Die vLLM-Startlogs dokumentieren explizit, welche GPUs initialisiert wurden und für Tensor-Parallelisierung zur Verfügung stehen.

Mehrere GPUs für vLLM nutzen

Ein multi-gpu setup ermöglicht die Skalierung von Modellen, die den Speicher einer einzelnen GPU überschreiten. vLLM implementiert Tensor Parallelism als primäre Strategie: Das Modell wird horizontal über mehrere GPUs verteilt, wobei jede GPU einen Teil der Modellgewichte hält.

Die Aktivierung erfolgt über den Parameter –tensor-parallel-size beim Server-Start. Ein praktisches Beispiel für vier GPUs:

vllm serve meta-llama/Llama-3-70b –tensor-parallel-size 4

Die Anzahl der GPUs muss der Tensor-Parallel-Size entsprechen. vLLM erkennt automatisch verfügbare GPUs durch CUDA_VISIBLE_DEVICES und verteilt die Modellschichten gleichmäßig. Für optimale Performance sollten die GPUs über NVLink oder hochbandbreitige PCIe-Verbindungen kommunizieren.

Hardware-Anforderungen für Multi-GPU-Setups umfassen homogene GPU-Konfigurationen. Unterschiedliche GPU-Modelle in einem Tensor-Parallel-Setup führen zu Leistungsengpässen, da die langsamste GPU das Tempo bestimmt. Die Vertex AI Dokumentation bietet zusätzliche Hinweise zur Cloud-basierten Multi-GPU-Nutzung.

GPU-Speicher optimieren

Die gpu speicher optimierung erfolgt über mehrere Stellschrauben, die zusammen die Inferenz-Kapazität maximieren. vLLM implementiert PagedAttention automatisch, was den KV-Cache effizient in GPU-Blöcken verwaltet und Fragmentierung reduziert.

Der zentrale Parameter –gpu-memory-utilization definiert, welcher Anteil des VRAM für vLLM reserviert wird. Der Standardwert von 0.9 bedeutet 90% des verfügbaren Speichers. Dieser Wert balanciert maximale Batch-Größe gegen notwendige Reserven für Systemoperationen.

Typische Konfigurationsszenarien zeigen unterschiedliche Optimierungsstrategien:

Tensor Parallelism einstellen

Die Konfiguration von tensor parallelism erfordert Verständnis der Modellarchitektur und Hardware-Topologie. Die Tensor-Parallel-Size sollte ein Teiler der Attention-Head-Anzahl sein, um gleichmäßige Verteilung zu gewährleisten. Für Llama-3-70B mit 64 Attention Heads sind Werte von 2, 4, 8 oder 16 GPUs optimal.

Die Inter-GPU-Kommunikation belastet die Bandbreite proportional zur Parallel-Size. NVLink-Verbindungen bieten 300-600 GB/s Bandbreite zwischen GPUs, während PCIe 4.0 x16 auf 32 GB/s limitiert ist. Für tensor-parallel-size > 4 wird NVLink dringend empfohlen.

Ein konkretes Beispiel für Llama-3-70B auf vier A100-GPUs mit 80 GB VRAM:

• Tensor-Parallel-Size: 4
• GPU-Memory-Utilization: 0.92
• Erwartete Modellgröße pro GPU: ~35 GB
• Verfügbarer KV-Cache pro GPU: ~38 GB

Memory-Management-Parameter

Die Feinsteuerung des Speichermanagements erfolgt über zusätzliche Parameter, die Batch-Größe und Parallelität kontrollieren. Der Parameter –max-num-batched-tokens limitiert die Gesamtzahl der Tokens in einem Batch und verhindert Out-of-Memory-Fehler bei variablen Request-Längen.

Der Parameter –max-num-seqs definiert die maximale Anzahl gleichzeitig verarbeiteter Sequences. Höhere Werte steigern den Durchsatz, benötigen aber mehr GPU-Speicher. Typische Werte liegen zwischen 128 und 512, abhängig von verfügbarem VRAM und durchschnittlicher Sequence-Länge.

Für Kontextlängen-Optimierung steuert –max-model-len die maximale Sequence-Länge. Dieser Wert beeinflusst direkt die KV-Cache-Größe: Jedes Token benötigt Speicher proportional zur Modellgröße. Bei begrenztem VRAM kann Reduktion dieses Wertes mehr Parallelität ermöglichen.

Ein praktisches Beispiel für Mistral-7B auf einer RTX 4090 mit 24 GB VRAM zeigt die Konfiguration für maximalen Durchsatz:

vllm serve mistralai/Mistral-7B-v0.1 –gpu-memory-utilization 0.95 –max-num-seqs 256 –max-model-len 8192

Diese Konfiguration optimiert für viele parallele Requests mit mittleren Kontextlängen. Für lange Kontexte würde man max-model-len auf 32768 erhöhen und max-num-seqs auf 64 reduzieren, um den KV-Cache unterzubringen.

Die PagedAttention-Block-Size wird automatisch gewählt, kann aber über Umgebungsvariablen beeinflusst werden. Kleinere Block-Sizes reduzieren Fragmentierung bei heterogenen Request-Längen, während größere Blocks die Memory-Management-Overhead senken.

Erste Schritte nach der Installation

Mit der abgeschlossenen Installation steht vLLM bereit für den produktiven Einsatz in verschiedenen Inference-Szenarien. Die vLLM Setup Anleitung führt nun zu den praktischen Anwendungsfällen, die sich in drei Hauptbereiche gliedern: das direkte Laden von Modellen für Batch-Verarbeitung, die Bereitstellung eines Server-basierten Dienstes und das Testen der verfügbaren API-Schnittstellen.

Zwei grundlegende Nutzungsszenarien stehen zur Verfügung. Die Offline-Batch-Inferenz eignet sich für vordefinierte Prompt-Listen bei Evaluierungen oder Datensatz-Generierung. Der Server-Modus ermöglicht kontinuierliche Anfragen über standardisierte API-Endpoints.

Modellinitialisierung für Batch-Verarbeitung

Das Modell laden mit vLLM erfolgt über die LLM-Klasse für Offline-Szenarien. Diese Methode verarbeitet mehrere Prompts gleichzeitig ohne Netzwerkkommunikation. Der folgende Code demonstriert die Basisimplementierung:

Die SamplingParams-Klasse steuert das Generierungsverhalten präzise. Der temperature-Parameter reguliert die Zufälligkeit zwischen deterministischen (0.1) und kreativen (1.5) Ausgaben. Der top_p-Wert begrenzt die Wahrscheinlichkeitsverteilung auf die relevantesten Token.

Verschiedene Modellgrößen erfordern unterschiedliche GPU-Ressourcen:

• OPT-125M: Testing und Entwicklung, benötigt circa 1 GB VRAM
• Mistral-7B-Instruct: Produktive Anwendungen, erfordert mindestens 16 GB VRAM
• Llama-2-13B: Hochwertige Inferenz, benötigt 24+ GB VRAM

Das Modell laden funktioniert mit allen Hugging Face-kompatiblen Architekturen. Die Engine lädt automatisch Tokenizer und Konfigurationsdateien aus dem angegebenen Repository. Lokale Modellpfade werden ebenfalls unterstützt durch Angabe des vollständigen Verzeichnispfades.

Server-Deployment für kontinuierliche Anfragen

Der Inference Server bildet die Basis für produktive Deployments mit OpenAI-kompatibler API. Der Basisbefehl startet den Server mit Standardkonfiguration:

Dieser Befehl initialisiert den Server auf localhost:8000 und lädt das angegebene Modell in den GPU-Speicher. Die Konsole zeigt detaillierte Log-Ausgaben zur Initialisierung, einschließlich Modellarchitektur und verfügbarer Ressourcen.

Erweiterte Parameter konfigurieren den Inference Server für spezifische Anforderungen:

• 1	--host 0.0.0.0

  ermöglicht Netzwerkzugriff von externen Clients

• 1	--port 8080

  definiert einen alternativen Port für den Service

• 1	--api-key sk-my-secret-key

  aktiviert Token-basierte Authentifizierung

• 1	--tensor-parallel-size 2

  verteilt das Modell über mehrere GPUs

Ein vollständiger Produktiv-Befehl kombiniert diese Parameter:

Die Serverinitialisierung durchläuft mehrere Phasen. Zunächst erfolgt das Laden der Modellgewichte in den Speicher. Anschließend kompiliert vLLM die CUDA-Kernels für optimierte Performance. Die finale Nachricht „Uvicorn running on…“ signalisiert Bereitschaft für Anfragen.

API-Schnittstellen validieren

Der API Test verifiziert die korrekte Funktion aller verfügbaren Endpoints. Die vLLM-API implementiert drei Hauptschnittstellen mit OpenAI-Kompatibilität:

Der Modell-Endpoint zeigt alle verfügbaren Modelle im Server. Ein einfacher curl-Befehl testet die Erreichbarkeit:

Die Antwort enthält Modellnamen, Typ und Capabilities im JSON-Format. Diese Information bestätigt die erfolgreiche Modellladung und Serverbereitschaft.

Text-Completion erfolgt über den /v1/completions-Endpoint mit Prompt-Parameter:

Der Server generiert eine Fortsetzung des Prompts unter Berücksichtigung der Sampling-Parameter. Die Response enthält den generierten Text, Token-Counts und Finish-Reason.

Das Chat-Interface nutzt strukturierte Nachrichten mit definierten Rollen. Der OpenAI-Python-Client vereinfacht die Integration:

Diese Methode ermöglicht nahtlose Migration bestehender OpenAI-Anwendungen zu vLLM. Der API Test bestätigt Kompatibilität und Performance-Charakteristiken des Deployments. Alle Endpoints unterstützen Streaming-Responses für Echtzeit-Ausgaben bei längeren Generierungen.

vLLM Fehlerbehebung: Häufige Probleme lösen

Auch bei korrekter Installation begegnen Nutzer gelegentlich spezifischen Fehlerszenarien, die strukturierte Lösungsansätze erfordern. Die vLLM Fehlerbehebung umfasst mehrere Problemkategorien mit jeweils eigenen Diagnose- und Lösungsmethoden. Eine systematische Herangehensweise ermöglicht die schnelle Identifikation und Behebung technischer Schwierigkeiten.

Die häufigsten Probleme lassen sich in vier Hauptkategorien einteilen. Jede Kategorie erfordert spezifische Diagnose-Werkzeuge und Lösungsstrategien.

Speicherfehler auf der GPU beheben

Der CUDA Out of Memory Fehler tritt auf, wenn die GPU nicht über ausreichend VRAM für das Modell verfügt. Dieser Fehler gehört zu den häufigsten Herausforderungen beim Betrieb großer Sprachmodelle. Die Fehlermeldung erscheint typischerweise während des Modell-Ladens oder der ersten Inferenz-Anfrage.

Zur Diagnose überprüft der Befehl nvidia-smi die verfügbare GPU-Speicherkapazität. Die Ausgabe zeigt sowohl den gesamten als auch den aktuell genutzten VRAM. Ein Vergleich mit dem theoretischen Modellbedarf identifiziert Speicherengpässe.

• GPU-Speicher-Utilization reduzieren: Der Parameter –gpu-memory-utilization senkt die Speicherreservierung von standardmäßig 0.9 auf 0.7 oder 0.8
• Batch-Größe limitieren: –max-num-seqs begrenzt die Anzahl parallel verarbeiteter Sequenzen
• Kontext-Länge verkürzen: –max-model-len reduziert die maximale Token-Anzahl für Anwendungen ohne lange Kontexte
• Quantisierte Modelle verwenden: AWQ oder GPTQ-Varianten verringern den Speicherbedarf um 50-75%
• Kleinere Modellvarianten wählen: Ein 7B-Modell benötigt deutlich weniger VRAM als eine 13B-Version

Die Kombination mehrerer Strategien löst selbst hartnäckige CUDA Out of Memory Probleme. Speicher-Fragmentierung lässt sich durch einen GPU-Neustart beseitigen.

Abhängigkeitskonflikte und Importfehler lösen

Probleme beim Importieren von vLLM-Modulen entstehen häufig durch inkompatible Paketversionen. Import Errors manifestieren sich als ModuleNotFoundError oder ImportError-Meldungen. Die Hauptursachen liegen in Version-Mismatches zwischen PyTorch, CUDA und vLLM.

Inkompatible PyTorch-CUDA-Kombinationen erfordern eine Neuinstallation mit dem korrekten Package-Index. Der Befehl überprüft die aktuelle CUDA-Verfügbarkeit:

python -c „import torch; print(torch.cuda.is_available())“

Bei negativem Ergebnis installiert folgender Befehl PyTorch mit passender CUDA-Version:

pip install torch –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Fehlende Systemabhängigkeiten unter Linux führen ebenfalls zu Import Errors. Die Installation von python3-dev und build-essential über den Paketmanager behebt diese Probleme. Virtuelle Umgebungs-Konflikte lassen sich durch Neuanlegen einer sauberen Umgebung eliminieren.

Die Diagnose-Befehle identifizieren problematische Abhängigkeiten systematisch:

• pip list zeigt alle installierten Pakete mit Versionsnummern
• pip check validiert Dependency-Kompatibilität
• pip show vllm listet spezifische vLLM-Abhängigkeiten auf

Version-Mismatches erfordern die Installation spezifischer Paketversionen. Die requirements.txt-Datei im vLLM-Repository enthält die exakten kompatiblen Versionen.

Leistungsprobleme systematisch analysieren

Suboptimale Performance äußert sich durch niedrigen Durchsatz oder hohe Latenz. Performance Debugging identifiziert Bottlenecks in der Verarbeitungskette. Verschiedene Symptome deuten auf unterschiedliche Ursachen hin.

Niedriger Durchsatz trotz ausreichender Hardware zeigt suboptimale Batch-Konfiguration an. Die Erhöhung von –max-num-batched-tokens und –max-num-seqs verbessert die GPU-Auslastung. Hohe Latenz für einzelne Requests erfordert Anpassungen der Continuous-Batching-Konfiguration.

GPU-Unterauslastung deutet auf ungleiche Input-Sequence-Längen hin. Die Batch-Komposition sollte ähnliche Sequenzlängen kombinieren. CPU-Bottlenecks bei der Tokenization reduzieren sich durch Präprozessing-Optimierung.

Die Analyse der Modell-Load-Zeit und KV-Cache-Allokation zeigt Initialisierungsprobleme. Batch-Scheduling-Entscheidungen beeinflussen die Gesamteffizienz maßgeblich.

Detaillierte Diagnose durch Logging aktivieren

Erweiterte Logging-Funktionen ermöglichen tiefgehende Systemanalysen. Die Umgebungsvariable VLLM_LOGGING_LEVEL=DEBUG aktiviert detaillierte vLLM-interne Logs. Diese Ausgaben dokumentieren Modell-Load-Zeit, Speicherallokation und Scheduling-Entscheidungen.

Der Export der Umgebungsvariable erfolgt vor dem Start des vLLM-Servers:

export VLLM_LOGGING_LEVEL=DEBUG

PyTorch-Profiling analysiert Performance-Engpässe auf Framework-Ebene. CUDA-Profiling mittels nsys oder nvprof untersucht GPU-Kernel-Ausführung im Detail. API-Response-Timing durch Client-seitige Messungen identifiziert Netzwerk-Latenzen.

Relevante Log-Informationen umfassen mehrere kritische Datenpunkte. Token-Generierungs-Statistiken zeigen Durchsatz und Effizienz. KV-Cache-Nutzung dokumentiert Speicherverwaltung. Batch-Composition-Logs offenbaren Scheduling-Muster.

Die Kombination verschiedener Diagnose-Werkzeuge ermöglicht präzise Problemlokalisierung. Performance Debugging profitiert von mehrschichtiger Analyse über Hardware, Framework und Anwendungsebene. Eine methodische Vorgehensweise identifiziert selbst komplexe Leistungsprobleme zuverlässig.

Fazit

Die Installation von vLLM bietet einen direkten Zugang zu State-of-the-Art-Technologie für LLM Inferenz. Mit PagedAttention und Continuous Batching erreicht das Framework eine Speicheroptimierung von bis zu 90% und maximiert die GPU-Auslastung für High-Performance Serving.

Das vLLM Setup gestaltet sich durch verschiedene Installationsmethoden flexibel. Die pip-Installation ermöglicht einen schnellen Einstieg, während Docker-Container produktionsreife Deployment-Optionen bieten. Linux bleibt die primäre Plattform mit vollständiger NVIDIA-GPU-Unterstützung, Windows-Nutzer profitieren von WSL2-Integration.

Die OpenAI-API-Kompatibilität erleichtert die Integration in bestehende Anwendungen ohne umfangreiche Code-Anpassungen. DevOps-Engineers, Entwickler und Unternehmen finden in vLLM eine kosteneffiziente Lösung für On-Premise-Deployments mit professionellem Support für gängige Open-Source-LLMs.

Die vollständige Anleitung zur vLLM Installation vermittelt das notwendige Wissen für den produktiven Einsatz. Regelmäßige Updates erweitern die Modell-Unterstützung und verbessern die Performance kontinuierlich, was vLLM zu einer zukunftssicheren Wahl für LLM-Serving-Infrastruktur macht.

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Mark Hirtenmacher

Mark ist technischer Redakteur und schreibt bevorzugt über Linux- und Windows-Themen.

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