Architektur und Migration
Sizing, Zielumgebung, Datenübernahme, Cutover und Wiederanlauf werden vor dem produktiven Betrieb geklärt.

WZ-IT plant, installiert und betreibt vLLM als Managed Hosting, in Ihrer Cloud oder on-premises. Je nach Zielbild übernehmen wir Migration, sichere Netzwerk- und Identity-Anbindung, Monitoring, Backups, Updates sowie Integrationen und Weiterentwicklung.
Unternehmen weltweit vertrauen WZ-IT

vLLM ist ein Inferenz-Server für LLM-Workloads mit parallelen Anfragen und großen Modellen. PagedAttention und Continuous Batching unterstützen eine effizientere Nutzung des GPU-Speichers; der tatsächliche Durchsatz hängt von Modell, Hardware und Konfiguration ab.
Wir richten vLLM produktionsreif ein: Tensor-Parallelität über mehrere GPUs (TP), passende Quantisierung wie FP8, dimensioniertes Kontextfenster, OpenAI-kompatible API, Auth-Gateway, Monitoring und saubere Anbindung an Open WebUI, LiteLLM und RAG-Pipelines. Auf unserer Infrastruktur oder auf Ihrer eigenen GPU-Hardware.
Große Modelle, mehrere GPUs, lange Kontexte und parallele Anfragen benötigen mehr als ein Standard-Deployment. Wir planen GPU-Topologie, Tensor-Parallelität, VRAM-Budget, KV-Cache, Batching und Zugriffswege passend zum gemessenen Lastprofil.
vLLM steht unter Apache-2.0-Lizenz - eine saubere, vendor-lock-in-freie Basis für souveräne KI-Infrastruktur. Wir übernehmen Setup, Konfiguration, Dokumentation und auf Wunsch den laufenden Betrieb, auch wenn die GPU-Hardware bei Ihnen steht.
PagedAttention und Continuous Batching liefern bei vielen parallelen Anfragen ein Vielfaches des Durchsatzes klassischer Setups. Ideal für interne KI-Assistenten mit vielen Nutzern.
Große Modelle, die nicht auf eine GPU passen, verteilen wir per Tensor-Parallelität (TP) über mehrere Karten - etwa ein 122B-Modell über zwei RTX PRO 6000.
vLLM stellt OpenAI-kompatible Endpunkte bereit. Welche Anwendungen, SDKs und Funktionen ohne Anpassung arbeiten, wird für Version und verwendete API-Funktionen getestet.
Mit FP8, AWQ oder GPTQ holen wir mehr Modell und mehr Kontext aus dem vorhandenen VRAM - abgestimmt auf Qualität, Antwortzeit und Hardware.
Sie stellen die GPU-Server, wir setzen vLLM auf, konfigurieren Modell, Tensor-Parallelität und API, dokumentieren alles und übergeben sauber - Bring Your Own Infrastructure.
Monitoring, Auto-Restart, Updates, Modelltests, Security-Hardening und Support machen aus einem Inferenz-Container eine belastbare KI-Plattform.
vLLM übernimmt das Hochdurchsatz-Serving der Modelle und bildet die Basis für Chat, RAG, Agenten und interne KI-APIs mit vielen gleichzeitigen Nutzern.
Wir kümmern uns um GPU-Auslastung, Tensor-Parallelität, Modellwechsel, Updates, Health Checks und Auto-Restart für stabile produktive Umgebungen.
Zugriff über VPN, SSO, interne Netze oder API-Gateways. Modelle können auf kontrollierter Infrastruktur laufen; vorgeschaltete und nachgelagerte Dienste werden in der Datenflussanalyse mitberücksichtigt.
Wir stellen nicht nur eine Anwendung bereit. WZ-IT plant die technische Architektur, bindet Netzwerk und Identitäten an, übernimmt den vereinbarten Betrieb und entwickelt Integrationen weiter, wenn der Standard nicht ausreicht.
Sizing, Zielumgebung, Datenübernahme, Cutover und Wiederanlauf werden vor dem produktiven Betrieb geklärt.
SSO, sichere Zugänge, interne Systeme und vorhandene Security-Komponenten werden passend eingebunden.
Updates, Backups, technische Überwachung und Reaktionswege folgen einem transparenten Betriebsumfang.
APIs, Automatisierungen und individuelle Erweiterungen können über die reine Bereitstellung hinaus umgesetzt werden.
Der konkrete Umfang hängt von Anwendung, Edition, Infrastruktur und Kritikalität ab. Herstellerlizenzen und Sonderkomponenten werden separat ausgewiesen.
KI-Anwendungen benötigen neben der Oberfläche kontrollierte Modellzugänge, Wissensquellen, Berechtigungen und Beobachtbarkeit. Wir planen diese Datenflüsse als zusammenhängenden Stack.
Teams, Fachanwendungen und API-Clients greifen über definierte Oberflächen und Schnittstellen zu.
TLS, Firewall-Regeln, Reverse Proxy oder private Netzwerkpfade werden passend zur Exposition der Plattform geplant.
Lokale Konten, SSO, Verzeichnisdienste, Service Accounts und Notfallzugänge werden mit klaren Rollen verbunden.
Anwendungslogik, Modellzugriffe, Rollen und freigegebene Funktionen laufen in einer kontrollierten Umgebung.
Lokale oder externe Modelle, GPU-/CPU-Ressourcen, Routing, Limits und Kostenkontrolle.
Dokumente, Datenbanken, Vektorsuche und nachvollziehbare Datenpfade für RAG und Suche.
Geprüfte Tools, APIs, Protokollierung, Metriken und technische Qualitätskontrollen.
Modelle, Erweiterungen und Datenquellen werden nicht pauschal freigeschaltet. Berechtigungen, Datenabfluss, Kosten und fachliche Kontrolle werden je Anwendungsfall bewertet.
Ein klarer Betriebsumfang statt einer unübersichtlichen Hosting-Pauschale.
Compute, Anwendungen, Speicher und Reaktionszeit werden getrennt ausgewiesen. So sehen Sie, was im laufenden Betrieb enthalten ist und welche Anforderungen erst nach einem technischen Assessment angeboten werden.
Wir planen auch individuelle vLLM-Architekturen, Integrationen und Migrationsprojekte. Kontaktieren Sie uns für ein technisches Assessment.
Wählen Sie einen technischen Startpunkt, zusätzlichen Speicher und das gewünschte Service Level. Wir prüfen die Auswahl anschließend gegen Anwendung, Lastprofil, Integrationen und Zielarchitektur.
Ein Workload ist eine Compute-Instanz mit den darauf vereinbarten Anwendungen.
Ein Standard-App je Workload ist bereits enthalten. Zusätzliche dedizierte Server zählen als weitere Workloads.
Zusätzlichen Speicherbedarf für Daten, Artefakte und Backups vormerken.
Wir setzen auch individuelle Sicherungsintervalle und Aufbewahrungsfristen um. Zum Beispiel: tägliche Sicherungen für 30 Tage und eine monatliche Sicherung für 12 Monate. Umfang, Speicherbedarf und Zusatzkosten werden separat vereinbart.
Das Standard-Hosting läuft auf einer einzelnen Instanz ohne Hochverfügbarkeit. Für individuelle Architekturen wird die Ausfallsicherheit separat vereinbart.
Zero Downtime auf Anfrage
Verteilter Betrieb mit mehreren Instanzen, Datenbank-Cluster und rollierenden Updates, sodass ein Node-Ausfall keine Unterbrechung verursacht. Nur für dafür geeignete Anwendungen; Auslegung und Preis nach technischer Prüfung.
Diese Seite deckt Installation und vereinbarten Plattformbetrieb für vLLM ab. Eigener Code, die Zugriffsschicht und besondere Vertraulichkeitsanforderungen bleiben klar getrennte, bei Bedarf ergänzbare Verantwortungsbereiche.
Anwendung pflegen
Individuelle Erweiterungen, Schnittstellen und Dependencies kontrolliert aktualisieren und weiterbetreiben.
ab 699,90 € netto / Monat
Leistung ansehenZugriff absichern
Identitätsbasierte Zugänge und private Netzwerkpfade als eigene Betriebsschicht ergänzen.
ab 349,90 € netto / Monat
Leistung ansehenVertraulich betreiben
Für Berufsgeheimnisträger Vertrags-, Zugriffs- und Infrastrukturvorgaben im eigenen Betriebsmodell abgrenzen.
ab 499,90 € netto / Monat
Leistung ansehenDrei fachlich angrenzende Wege statt einer langen Liste weiterer Produkte.
Alle Preise verstehen sich netto zuzüglich gesetzlicher Umsatzsteuer. Die Angebote richten sich an Unternehmen.
Gesamtsystem ansehenAnfrage
Nennen Sie kurz Ausgangslage und Ziel für vLLM. Wir ordnen Infrastruktur, Integration und laufenden Betrieb ein.
Der AI Cube deckt den kompakten Einstieg ab. Für größere Modelle, Rackmount oder hohe Parallelität planen wir individuelle GPU-Systeme.
Dedizierte NVIDIA GPU-Server in Deutschland inklusive abgestimmtem Modell, vLLM-Inferenzschicht, Open WebUI und laufendem Managed-Betrieb.
Kompakter lokaler KI-Server auf NVIDIA-GB10-Basis. Vollständig eingerichtet, gehärtet und mit einem vorab abgestimmten Modell vorbereitet.
31.08.2026
Seit dem 2. August 2026 gilt Artikel 50 der KI-Verordnung. Die Berichterstattung dazu lässt sich auf einen Satz verkürzen: Unternehmen müssen ihre Chatbots kennzeichnen und...
25.08.2026
Die Frage nach dem richtigen Inferenz-Server wird fast immer als Geschwindigkeitsfrage gestellt und fast immer falsch beantwortet, weil eine Größe fehlt: wie viele Personen gleichzeitig...
01.06.2026
Ein eigenes ChatGPT, das vollständig im eigenen Haus läuft: eine vertraute Chat-Oberfläche, dahinter ein großes Sprachmodell auf eigener Hardware, ohne dass ein einziger Prompt an...
Diese Lösungen werden oft zusammen mit vLLM eingesetzt
Diese Lösungen bieten ähnliche Funktionalitäten und können gemeinsam evaluiert werden
Diese Lösungen sind direkte Alternativen mit ähnlichen Einsatzgebieten
“WZ-IT hat unsere Studio-Infrastruktur von dezentralen Einzelgeräten auf eine zentrale Plattform gehoben: Jeder Standort ist per VPN sicher angebunden, neue Geräte werden automatisiert onboardet und ein kompletter Standort wird per Vorlage provisioniert - ohne manuelle Schritte vor Ort. Was mich am meisten beeindruckt hat, ist die Breite und Tiefe des Wissens: Timo und Robin sind kein normaler IT-Dienstleister, der einen Server aufsetzt und wieder geht. Die beiden denken sich in hochkomplexe Infrastruktur- und Softwarethemen rein, arbeiten sich in jede Anforderung ein, die wir ihnen hinlegen, und bauen Vernetzung, Provisioning und Betrieb so auf, dass am Ende alles zusammenpasst. WZ-IT ist ein hervorragender Partner, wenn es um komplexe Software-, Netzwerk- und Architekturprojekte geht.”

Steve Kirchner
Geschäftsführer, nextGYM GmbH

Ob konkrete IT-Herausforderung oder einfach eine Idee - wir freuen uns auf den Austausch. In einem kurzen Gespräch prüfen wir gemeinsam, ob und wie Ihr Projekt zu WZ-IT passt.