Mehr KI-Anfragen auf weniger Hardware
LLM-Inference mit hohem Durchsatz, betrieben von VSHN auf Schweizer Infrastruktur. Unsere Engineers konfigurieren PagedAttention, GPU-Scheduling und Autoscaling auf Kubernetes, damit deine Modelle mehr Anfragen auf weniger Hardware bedienen, bei vollständiger Schweizer Datenhaltung. Teil der LLM-Operations-Praxis von VSHN.
PagedAttention Speicherverwaltung
PagedAttention nutzt den GPU-Speicher während der Inference optimal aus. VSHN deployt und tunt vLLM auf Kubernetes, sodass deine Modelle bis zu 23-mal höheren Durchsatz erreichen als bei naivem Serving. Das senkt die Infrastrukturkosten und bedient mehr gleichzeitige Anfragen auf derselben GPU-Hardware.
OpenAI-kompatibles API-Gateway
Betreibe Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral, Falcon, Apertus und Qwen über den OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt von vLLM. VSHN konfiguriert produktionsreife API-Gateways mit Authentifizierung, Rate Limiting und Load Balancing. Deine Anwendungen wechseln so ohne Codeänderungen zwischen Modellanbietern, gehostet auf Schweizer Infrastruktur mit vollständigem Audit-Logging.
GPU-Scheduling und Orchestrierung
Betreibe vLLM-Inference-Workloads mit optimiertem GPU-Scheduling auf Kubernetes und OpenShift. VSHN konfiguriert NVIDIA Device Plugins, Ressourcenkontingente und Pod-Priority-Klassen, damit deine Inference-Pods die benötigte GPU-Zeit erhalten, während Batch-Trainings auf preemptible Ressourcen laufen.
Model Serving im grossen Massstab
Skaliere vLLM-Deployments horizontal über mehrere GPU-Nodes mit automatisierter Replica-Verwaltung. VSHN richtet Horizontal Pod Autoscaling nach Queue-Tiefe und Latenzzielen ein, konfiguriert Continuous Batching und Tensor-Parallelismus über mehrere GPUs für grosse Modelle, die den Speicher einer einzelnen GPU übersteigen.
Schweizer Datenhaltung
LLM-Inference, Modellgewichte und Request-Logs bleiben in Schweizer Rechenzentren. VSHN betreibt auf Exoscale, Cloudscale und weiteren Schweizer Cloud-Anbietern und stellt damit DSGVO-Konformität und Datenhaltung für Organisationen sicher, die sensible Prompts und Antworten nicht an Hyperscaler-Regionen ausserhalb der Schweiz geben können. Mehr dazu in unserer Souveränitätsbewertung.
Observability und Performance-Tuning
Überwache Inference-Latenz, Durchsatz, Token-Generierungsraten und GPU-Auslastung über deine gesamte Serving-Flotte. VSHN integriert Prometheus, Grafana und eigene Dashboards in deine Plattform, damit du jederzeit weisst, was deine Modelle im Betrieb kosten, wo Engpässe liegen und wann du hoch- oder herunterskalieren solltest.
Unklar, wie viel GPU du wirklich brauchst?
Eine kostenlose Erstberatung deckt deine vLLM-Architektur ab, die GPU-Dimensionierung für dein Modell und dein Anfrageprofil sowie einen konkreten Vorschlag für den Betrieb auf Schweizer Infrastruktur.
vLLM FAQ
Welche Plattformen unterstützt VSHN für vLLM-Workloads?
VSHN betreibt vLLM-Workloads auf APPUiO (unserer Managed-Kubernetes- Plattform), Red Hat OpenShift, Enterprise-Private-Cloud-Infrastruktur und souveränen Cloud-Partnern. Alle Plattformen laufen in Schweizer oder europäischen Rechenzentren und sind mit einem SLA von bis zu 99.99% Verfügbarkeit abgedeckt. Wir helfen dir, die passende Plattform nach Compliance-, Performance- und Budgetanforderungen auszuwählen.
Welche Cloud-Anbieter stehen für vLLM-Deployments zur Verfügung?
VSHN betreibt auf mehreren Schweizer Cloud-Anbietern, darunter Exoscale und Cloudscale, sowie auf europäischen souveränen Cloud-Partnern. Für GPU-beschleunigte Workloads arbeiten wir mit Anbietern zusammen, die GPU-Instanzen in Schweizer Rechenzentren auf Public und Private Cloud bereitstellen. Die gesamte Infrastruktur wird unter einem einzigen SLA mit 24/7-Support unseres Operations-Teams betreut.
Wie verbessert vLLM die Inference-Performance?
vLLM verwaltet mit PagedAttention den GPU-Speicher effizient und erreicht damit bis zu 23-mal höheren Durchsatz als naives HuggingFace-Serving. Es unterstützt Continuous Batching, Tensor-Parallelismus und Speculative Decoding. VSHN stimmt diese Parameter auf deine Modelle und deine Hardware auf Kubernetes ab und sorgt für optimale Token-pro-Sekunde-Raten, während die Latenz innerhalb deiner Zielwerte bleibt.
Wie kalkuliert und offeriert VSHN vLLM-Beratungsmandate?
Jedes Mandat beginnt mit einer kostenlosen Architekturberatung, in der wir deine Anforderungen an Model Serving, GPU-Bedarf und Compliance klären. VSHN liefert danach ein schriftliches Scope-Dokument mit einer Offerte zum Festpreis oder nach Aufwand in CHF. Typische Mandate umfassen Cluster-Design, vLLM-Deployment, Observability mit Prometheus und Grafana sowie Backup-Automatisierung für Modellartefakte und Konfigurationsdaten. Modellgewichte allein können mehrere Dutzend GB gross sein, entsprechend dimensionieren wir den Speicher. In der Scoping-Phase gehst du keine Verpflichtung ein.
Welche Modelle kann ich mit vLLM betreiben?
vLLM unterstützt eine breite Palette von Open-Source-Modellen, darunter Llama, Mistral, Falcon, Qwen, Apertus und viele weitere Transformer-Architekturen. Apertus, das Schweizer KI-Basismodell, steht unter Apache-2.0-Lizenz, erfüllt Art. 53 des EU AI Act und ist bei Trainingsdaten und Code vollständig transparent. VSHN stellt Kubernetes-native Serving-Infrastruktur mit automatisiertem Modell-Loading, Health Checks und Rolling Updates bereit. Wir unterstützen dich bei Auswahl und Optimierung der Modelle, während die gesamte Inference in Schweizer Rechenzentren bleibt.
Wie stellt VSHN die Datensouveränität für vLLM-Workloads sicher?
Die gesamte Infrastruktur läuft in Schweizer Rechenzentren, die von Schweizer oder europäischen souveränen Cloud-Anbietern betrieben werden. Modellgewichte, Eingabe-Prompts, generierte Antworten und Inference-Logs verlassen die gewählte Jurisdiktion nie. Sämtliche operativen Zugriffe erfolgen durch Engineers mit Sitz in der Schweiz, und wir liefern Audit-Trails für dein Compliance-Reporting. Details dazu, wie VSHN im EU Cloud Sovereignty Framework abschneidet, findest du in unserer Souveränitätsbewertung.
Kann VSHN vLLM in bestehende KI-Pipelines integrieren?
Ja. vLLM stellt eine OpenAI-kompatible API bereit, sodass bestehende Anwendungen mit OpenAI-Client-Bibliotheken ohne Codeänderungen auf selbst gehostete Modelle wechseln können. VSHN integriert vLLM ausserdem mit LiteLLM-Gateways, Retrieval-Augmented-Generation- Pipelines und Managed PostgreSQL mit pgvector für Vektorspeicherung, mit automatisierten Backups und einem SLA von bis zu 99.99% wie bei allen von VSHN betriebenen Datenbanken.
Welches Monitoring und welche Observability bietet VSHN für vLLM?
VSHN integriert Prometheus und Grafana in jede betriebene Plattform, mit eigenen Dashboards für vLLM-spezifische Metriken: Inference-Latenz (p50, p95, p99), Token pro Sekunde, GPU-Auslastung, Queue-Tiefe und geschätzte Kosten pro Anfrage. Alerting-Regeln benachrichtigen dein Team und unser 24/7-Operations-Center, sobald Metriken Schwellenwerte überschreiten. So werden Performance-Probleme erkannt, bevor sie deine Nutzer betreffen.
Brauche ich eine dedizierte GPU für den Einstieg in vLLM?
Nein. VSHN bietet für vLLM-Inference sowohl geteilte als auch dedizierte GPU-Optionen. Wenn dein Workload eine vollständig dedizierte GPU noch nicht rechtfertigt, betreiben wir deine Modelle auf geteilter GPU-Infrastruktur, bei der du nur die tatsächlich genutzte Rechenleistung bezahlst. Wächst dein Anfragevolumen, migrieren wir dich auf dedizierte GPUs mit reservierter Kapazität und garantierten Latenzzielen, ohne Anpassungen an deiner Anwendung. So validierst du deinen Anwendungsfall auf produktionsreifer Infrastruktur, ohne dich von Beginn an auf Hardware festzulegen.
Wie starte ich mit der vLLM-Beratung von VSHN?
Nimm über das Formular unten Kontakt auf für eine kostenlose Erstberatung. Wir klären deinen aktuellen Bedarf an Model Serving, deine Plattformanforderungen und Compliance-Vorgaben und schlagen anschliessend eine Architektur auf APPUiO, OpenShift oder deiner bevorzugten Infrastruktur vor. Die vLLM-Beratung ist Teil der breiteren LLM-Operations-Praxis von VSHN. Das vollständige Bild findest du auf llmops.ch.
Können Agenturen die vLLM-Services von VSHN für Kundenprojekte nutzen?
Ja. Agenturen und KI-Beratungen nutzen VSHN, um ihren Kunden vLLM-Inference-Infrastruktur bereitzustellen. VSHN stellt GPU-Cluster bereit, deployt vLLM mit den von dir gewählten Modellen und betreibt den Stack rund um die Uhr auf Schweizer Cloud. Jedes Kundenprojekt läuft auf isolierter Infrastruktur, sodass keine Daten zwischen Kunden sichtbar werden. Dein Team konzentriert sich auf Modellauswahl und Applikationsintegration, VSHN übernimmt Betrieb und Skalierung der Infrastruktur.
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Beschreib uns deine Anforderungen an LLM-Inference. VSHN bietet eine kostenlose Erstberatung zu vLLM-Architektur, GPU-Dimensionierung und einem konkreten Vorschlag für dein Deployment auf Schweizer Infrastruktur.
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