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Inference-Engine-Wahl ist mehr als 'welcher ist am schnellsten?'. Modellformat, GPU-Anzahl, VRAM, Quantization, Concurrency, API-Standard, Betriebsaufwand und Latenzziel bestimmen den passenden Motor.
Grob: vLLM/SGLang für High-Throughput/Multi-GPU-Production, Ollama für einfache Local/Self-Host-Verwaltung, llama.cpp für GGUF und breite CPU/GPU-Hybrid-Hardware. Finale Wahl mit gleichem Modell/Context/Concurrency benchmarken.
Keine absolute Speed-Rangliste; zeigt Deployment-Charakteristika.
Deployment-Ziel klären, um vor Benchmark eine Shortlist zu bilden.
GPU-Cluster und Throughput
Einfache Modellverwaltung/API
Quantization + Hybrid Offload
Gleiches Modell/Quantization, Context, Output Tokens, Concurrency und GPU nutzen. TTFT, TPOT, Throughput, VRAM und Error Rate gemeinsam messen.
TLS, Auth, Quotas, Rate Limits, Request Logs und Tenant Policies im separaten Gateway/Reverse Proxy verwalten. Health/Metrics nicht öffentlich machen.
GPU Clock/VRAM, CPU, RAM und Treiber gehören in jeden Benchmark-Bericht.
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
nvidia-smilscpu | head -n 20free -huname -apython3 --versionAbhängig von Modell, GPU, Context und Concurrency; mit gleichem Workload benchmarken.
Ja, mit sauberer Concurrency/Queue/Context/API-Security; großes Multi-GPU-Serving kann vLLM/SGLang bevorzugen.
GGUF Quantization, breite Backends und CPU+GPU Hybrid machen es stark auf begrenzter/heterogener Hardware.
Teilen Sie Modell, GPU, Context, Concurrency und Latenzziel; Vergleichsplan für vLLM/SGLang/Ollama/llama.cpp erstellen.