vLLM
Durchsatz, GPU-Speicher und Concurrency – darum kümmert sich vLLM. Eine Chat-Oberfläche gibt es nicht; es verwandelt offene Modelle in eine API, die Produktionstraffic standhält, während Tool-Aufrufe, MoE-Backends und Long-Context-Caching weiter reifen.
vLLM steht zwischen Modell und Anwendung: Frontends und Wissensdatenbanken sind nicht seine Aufgabe, es macht aus offenen Modellen stabile, speichersparende Dienste für hohe Concurrency. Teams, die eine eigene Modell-API hosten, setzen es auf die Liste; wer nur lokal chatten will, findet es zu schwer. Die letzten Releases arbeiten am Unterbau: fused MoE für TRTLLM, FP8-Backends und MTP. Tool-Aufrufe brauchen --enable-auto-tool-choice und den passenden Parser.
