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18.12.2025 17:30 Uhr |
Wenn man ein großes Sprachmodell als API für Anwendungen bereitstellt, rücken konkrete Anforderungen in den Vordergrund: Wie viele Token pro Sekunde liefert das System? Welche Kosten entstehen pro Antwort? Wie viele parallele Anfragen muss es bewältigen? Und reicht die Modellqualität für den jeweiligen Anwendungsfall?
Hier kommen spezialisierte Inferenz-Engines ins Spiel. Sie entlasten Entwickler bei Low-Level-Details, optimieren die Auslastung der Hardware und reduzieren Latenzen.
Bekannte Vertreter sind vLLM, TGI oder Nvidias proprietäre NIM. Für lokale Modelle existieren Werkzeuge wie Ollama oder LM Studio. Eine Alternative ist die Inferenz-Engine SGLang, die vor allem auf Performance setzt und zusätzlich eine flexible Steuerung von LLM-Workflows im Frontend anbietet.