PagedAttention
Virtueel-geheugen-achtig KV-cache-beheer dat GPU-geheugen vrijwel volledig benut.
Infrastructuur
Gratis
Volledig gratis te gebruiken, geen creditcard nodig.
Open Source
De broncode is openbaar. Je kunt de tool gratis gebruiken, aanpassen en zelf hosten.
vLLM
Open-source inference-engine voor LLM's op GPU-clusters — industriestandaard voor enterprise on-premise deploys
vLLM is een open-source inference-engine voor het serveren van LLM's op GPU-clusters in productie. Het gebruikt PagedAttention voor efficiënt geheugenbeheer en continuous batching voor hoge throughput. Sinds eind 2025 draait alles op de herbouwde V1-engine, met gescheiden scheduling van prefill en decode en chunked prefill als standaard — merkbaar lagere latency bij hoge concurrency. Het project valt onder de PyTorch Foundation en releaset vrijwel maandelijks. Naast NVIDIA ondersteunt vLLM ook AMD-GPU's, Intel- en ARM-CPU's en TPU's. Wordt gebruikt door enterprise-organisaties die LLM's on-premise of in private cloud willen draaien, en is de de-facto standaard voor zelf-gehoste LLM-serving.
In een dag up & running
Hoe lang duurt het voordat je de tool echt nuttig kunt gebruiken?
Enige ervaring vereist
Hoeveel technische kennis is nodig om de tool te gebruiken?
Feiten geverifieerd op 6 juni 2026 · hoe wij beoordelen
vLLM is de snelste open-source inference-server voor LLM's op GPU-clusters — ideaal voor productie self-hosting. De industriestandaard voor enterprise on-premise deployments.
Waarom op de site: vLLM is de meest gebruikte open-source LLM-serving-engine voor productie-deployments en de de-facto standaard in enterprise on-premise LLM-infrastructure.
Beste alternatief: ollama
Ideaal voor
vLLM is het meest waardevol voor organisaties die grootschalige taalmodellen willen inzetten in hun applicaties en diensten.
Functies
Kern
Continuous batching
Voegt binnenkomende requests dynamisch samen voor maximale GPU-bezetting.
V1-engine
Herbouwde engine met gescheiden prefill/decode-scheduling en chunked prefill — lagere latency bij hoge concurrency.
Quantisatie-support
GPTQ, AWQ, FP8 en INT8 voor lagere geheugen- en kostenvoetafdruk.
Integraties
OpenAI-compatibele server
Start met één commando een API-server die drop-in werkt met OpenAI-SDK's.
Enterprise
Tensor & pipeline parallelism
Verdeel grote modellen over meerdere GPU's en nodes voor 70B+ modellen.
Brede hardware-support
Draait op NVIDIA en AMD GPU's, Intel/ARM CPU's en Google TPU's.
Gebruiksscenario's
- Open-weight LLM's serveren in productie met hoge throughput
- Een private OpenAI-compatibele API op eigen GPU's draaien
- Multi-GPU en multi-node serving van grote modellen (70B+)
- Batch-inference voor data-pipelines en evaluaties
Sterk
- Hoogste throughput onder open-source serving-engines (PagedAttention, continuous batching)
- OpenAI-compatibele API-server out-of-the-box
- Brede hardware-support: NVIDIA, AMD, Intel, TPU
- Zeer actief project onder de PyTorch Foundation
Beperkingen
- Configuratie en tuning vereisen GPU- en DevOps-kennis
- Snelle release-cadans betekent regelmatig breaking changes
- Geen managed optie — je beheert zelf de infrastructuur
Wat kost vLLM?
Gratis versie
Gratis (open-source, Apache 2.0). GPU-infrastructuur is de echte kostenpost.
Prijzen indicatief — controleer altijd de actuele tarieven bij de aanbieder.
Specificaties
Zakelijk
Inzetbaarheid & UX
Geschiktheid
Primaire taken
- Open-source LLM's serveren op GPU-clusters met hoge throughput
- Een private OpenAI-compatibele API draaien op eigen infrastructuur
- Token-kosten verlagen door bestaande GPU-investering te benutten
Wanneer NIET gebruiken
- Hobby-gebruikers en zzp'ers zonder GPU — Ollama is daar simpeler
- Teams die geen DevOps-capaciteit hebben voor productie-deploys
- Use cases die kant-en-klare RAG of agent-functionaliteit vereisen — vLLM is alleen de serving-laag
Veelgestelde vragen over vLLM
- Voor wie is vLLM het meest geschikt?
- vLLM is het meest waardevol voor organisaties die grootschalige taalmodellen willen inzetten in hun applicaties en diensten.
- Wat kost vLLM?
- vLLM hanteert een gratis prijsmodel. Gratis (open-source, Apache 2.0). GPU-infrastructuur is de echte kostenpost.
- Hoe moeilijk is vLLM te implementeren?
- De setup is complex. Tijd tot eerste waarde: uren.
- Wat zijn de alternatieven voor vLLM?
- Een goed alternatief is ollama. Kies een alternatief als: Hobby-gebruikers en zzp'ers zonder GPU — Ollama is daar simpeler.
- Voor welke bedrijfsgrootte is vLLM geschikt?
- vLLM is geschikt voor: Midden (11-250), Groot (250+), Enterprise.
Wat de wereld er van zegt
In het nieuws
vLLM vs llama.cpp vs Ollama: What Happens When Your Model Doesn't Fit in 24GB VRAM
TL;DR Benchmarked llama.cpp, Ollama, and vLLM across 5 models (1B to 116.8B params) on one RTX 3090 (24GB) + 128GB RAM home-lab box, priced through HomeLab Monitor . Inside 24GB, vLLM's continuous bat
How to Deploy a Production-Grade vLLM Stack on T Cloud Public CCE
Deploy an enterprise-grade LLM inference platform on T Cloud Public CCE with GPU-powered Kubernetes, intelligent request routing… Continue reading on Medium »
An Efficient vLLM-Based Inference Pipeline for Unified Audio Understanding and Generation
arXiv:2607.02119v1 Announce Type: cross Abstract: While Large Multimodal Models excel in comprehension, high-throughput inference engines lack native support for multimodal generation. This is severe
Optimizing LLM Throughput with vLLM: Understanding the Engine Behind Faster Inference
The Challenge of LLM in Production Continue reading on Medium »
Liquid AI Ships LFM2.5-230M with llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, and ONNX Support for On-Device Inference
Liquid AI shipped LFM2.5-230M , it’s the company’s smallest model to date. The release targets a specific job: running agentic tasks on phones, robots, and automation devices. Both the base and instru
Run a vLLM Server on HF Jobs in One Command