{"id":22139,"date":"2026-11-13T08:00:00","date_gmt":"2026-11-13T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/?p=22139"},"modified":"2026-11-05T08:25:52","modified_gmt":"2026-11-05T07:25:52","slug":"vergelijking-van-open-source-inference-servers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/inference-server-open-source-vergleich\/","title":{"rendered":"Inference-servers vergeleken: open-sourceoplossingen voor AI-modellen"},"content":{"rendered":"<div class=\"wh-article\" data-wh-layout=\"2.1.2\" style=\"width:100%;max-width:820px;margin:0 auto;color:#263b4b;font-family:inherit;font-size:18px;line-height:1.8;text-align:start;overflow-wrap:break-word;box-sizing:border-box\"><p class=\"wh-lead\" style=\"font-size:20px;line-height:1.7;color:#233746;margin:0 0 1.1em\">Een inference-server stelt een AI-model beschikbaar via een API. Welke open-sourceoplossing geschikt is, hangt af van het modelformaat, de hardware, de verwerkingsbelasting en de bedrijfsdoelstelling. <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">llama.cpp<\/strong> is een toetssteen voor lokale GGUF-modellen; vLLM en SGLang komen in aanmerking voor de vergelijking van generatieve diensten. Triton richt zich op platforms met meerdere modeltypen en backends. Bestaande TGI-installaties blijven relevant, ook al bevindt het project zich in de onderhoudsmodus. Voor een weloverwogen beslissing is het noodzakelijk om de betreffende model- en serverversie te controleren.   <\/p>\n<nav class=\"wh-toc\" aria-label=\"Inhoud van dit artikel\" style=\"display:block;margin:28px 0 38px;padding:22px;border:1px solid #d9e4e8;border-radius:14px;background:#f4f8f8\"><p class=\"wh-toc-title\" style=\"font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;color:#49656b;margin:0 0 14px\">Direct naar de paragraaf<\/p><div class=\"wh-toc-grid\" style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(min(100%,280px),1fr));gap:10px\"><div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#inference-grundlagen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Wat een Inference Server doet<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#anforderungen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Model, hardware en rechten controleren<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#llm-arbeitslast\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Hoe LLM-verzoeken resources verbruiken<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#loesungsvergleich\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Vier oplossingen indelen, SGLang als alternatief noteren<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#lokaler-prototyp\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Lokaal prototype voorbereiden<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#last-und-kapazitaet\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Belasting en opslagbehoefte plannen<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#betrieb-sicherheit\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">API veilig en controleerbaar gebruiken<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#fehlersuche-migration\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Fouten opsporen en TGI migreren<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#entscheidung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">De juiste architectuur kiezen<\/a><\/div>\n<\/div><\/nav><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"inference-grundlagen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"inference-grundlagen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Wat een Inference Server doet<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Een inference-server stelt een reeds getraind AI-model beschikbaar voor verzoeken. Een applicatie stuurt invoer naar een <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">API<\/strong>, de server geeft ze door aan een modelrun en deze verwerkt ze met de geladen modelgewichten. Het resultaat wordt via de server teruggestuurd naar de applicatie. Bij een taalmodel kan dat een tekstrespons zijn; afhankelijk van de interface kan deze ook stapsgewijs als een stroom van tokens worden weergegeven. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De server, de runtime en het model zijn verschillende onderdelen. De gewichten bevatten de aangeleerde parameters; de runtime voert de berekeningen uit op de beschikbare hardware. De server regelt daarentegen de toegang tot en de doorsturing van de verzoeken. Een verandering van server vervangt daarom niet automatisch het model, maar kan wel een ander formaat of een andere runtime vereisen.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Voor gebruikersbeheer en bedrijfslogica is meestal een extra applicatielaag nodig. Deze bepaalt bijvoorbeeld welke gebruikers een verzoek mogen indienen, welke gegevens naar het model worden gestuurd en hoe het antwoord daarvan in een workflow wordt ge\u00efntegreerd. Een toegankelijke model-API alleen is niet voldoende om deze regels weer te geven; ook toegangsbeveiliging en logboekregistratie moeten als onderdeel van het totale systeem worden gepland.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Een LLM-server die is ontworpen voor het genereren van tekst, is bovendien niet automatisch een platform voor beeldclassificatie of andere modeltypen. Daarvoor moeten de betreffende modelarchitectuur en een geschikte runtime worden ondersteund. Triton hanteert een bredere aanpak: het stuurt verzoeken via modelgerelateerde schedulers door naar backends. Of een specifiek model daar kan worden uitgevoerd, hangt echter af van de juiste backend. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"anforderungen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"anforderungen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Model, hardware en rechten controleren<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Begin de selectie met de opdracht en een concrete <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Modelherziening<\/strong>: Een chatmodel, een embeddingmodel en een beeldclassificator stellen verschillende eisen. Noteer bovendien het huidige gewichtsformaat en controleer of de gewenste runtime precies deze architectuur en revisie ondersteunt. Een bekende modelnaam alleen is niet voldoende om uit te gaan van compatibiliteit of consistente resultaten.<\/p>\n<ul class=\"wh-list\" role=\"list\" style=\"list-style:none;margin:24px 0;padding:0\"><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">Leg de opdracht, de modelherziening en het beschikbare gewichtsformaat vast.<\/li><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">Controleer de CPU of GPU, het beschikbare geheugen, de stuurprogramma\u2019s en de vereiste backend.<\/li><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">Regel de gebruiksrechten voor servers, modelgewichten en aanvullende componenten afzonderlijk.<\/li><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">De verwachte lengte van de verzoeken, de mate van parallelliteit en de vereisten voor toegangsbeveiliging documenteren.<\/li><\/ul><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De keuze van de hardware gaat verder dan alleen de vraag of er een GPU aanwezig is. Gewichten moeten samen met de looptijd en aanvullende gegevens in het beschikbare geheugen passen; ook stuurprogramma\u2019s en backends moeten bij het platform passen. In de backend-documentatie van Triton wordt erop gewezen dat niet elke backend op elk platform wordt ondersteund. Controleer daarom de combinatie van serverversie, model, backend en hardware, in plaats van ondersteuning af te leiden uit de productnaam. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Het formaat kan de keuze ook beperken: volgens de projectdocumentatie heeft llama.cpp modellen nodig in het <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">GGUF-formaat<\/strong>. Voor andere formaten beschrijft het project een conversie; daaruit volgt echter niet dat elke architectuur of elke modelvariant ongewijzigd functioneert. De broncode bevindt zich op de ontwikkelingsbranch. Voordat je iets implementeert, moet je de gegevens daarom vergelijken met de gekozen release. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Een open-source-server draagt zijn licentie niet over op de modelgewichten. Controleer voor beide afzonderlijk of het beoogde interne of commerci\u00eble gebruik is toegestaan en welke voorwaarden van toepassing zijn. Het feit dat gewichten kunnen worden gedownload, betekent op zich nog geen toestemming voor elk gebruik of elke verspreiding.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"llm-arbeitslast\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"llm-arbeitslast\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Hoe LLM-verzoeken resources verbruiken<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Bij een tekstanvraag verwerkt het model eerst de invoer. Deze fase heet <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Vooraf invullen<\/strong>. Vervolgens genereert het in de decodeerfase het antwoord token voor token. Een korte prompt en een lang antwoord verplaatsen een ander deel van het werk naar de generatiefase dan een lang documentfragment met een kort antwoord. Beide gevallen moeten daarom in de capaciteitsplanning worden meegenomen.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Tijdens het genereren slaat de runtime tussentijdse gegevens op in de <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">KV-cache<\/strong> zodat reeds verwerkte context in volgende stappen kan worden gebruikt. Deze geheugenbehoefte komt bovenop de modelgewichten en varieert naargelang de lengte van de sequenties en het aantal gelijktijdig verwerkte verzoeken. Het feit dat het model op zichzelf in het geheugen past, betekent nog niet dat ook de verwachte belasting erin past.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Continuous Batching bundelt lopende generatieverzoeken op flexibele wijze, in plaats van alleen te wachten op \u00e9\u00e9n vaste gezamenlijke batch. PagedAttention organiseert het geheugen van de KV-cache in blokken. Beide methoden worden beschreven voor vLLM en kunnen het gebruik van systemen verbeteren. In hoeverre ze helpen, hangt echter onder andere af van de grootte van de verzoeken, de mate van parallelliteit en de hardware; er kan hieruit geen voordeel voor elke werklast worden afgeleid. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Triton beschrijft daarentegen een algemene serverarchitectuur: een modelgebaseerde scheduler neemt verzoeken in ontvangst en stuurt deze door naar de betreffende backend. Dynamische batchverwerking kan voor een model worden geconfigureerd. Dit betekent niet dat elke backend LLM-verzoeken intern op dezelfde manier verwerkt of dezelfde opslagmethoden gebruikt als vLLM. Voor een vergelijking is daarom de specifieke combinatie van backend en model van belang. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Voor een interne chatdienst volstaat daarom niet alleen het aantal tokens per seconde. Naast de uitvoersnelheid zijn ook de tijd tot het eerste token en de wachttijden bij gelijktijdige verzoeken van invloed op de gebruikerservaring. Vergelijk kandidaten met representatieve invoer- en uitvoerlengtes en dezelfde mate van parallelliteit, voordat je op basis daarvan een beslissing over de hardware neemt.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"loesungsvergleich\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"loesungsvergleich\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Vier oplossingen indelen, SGLang als alternatief noteren<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Het volgende overzicht rangschikt vLLM, llama.cpp, Triton en TGI op basis van hun gedocumenteerde benaderingen. Het is geen release-gerelateerde vergelijking van functies of prestaties. SGLang blijft een niet-beoordeelde alternatieve optie: Hugging Face beveelt het naast vLLM aan als opvolger van TGI, maar daaruit kunnen noch modelformaten, noch interfaces, noch hardware-ondersteuning van een specifieke SGLang-release worden afgeleid. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De broncode bevat dynamische documentatiepagina\u2019s en, in het geval van llama.cpp, een ontwikkelingsvertakking. Er is dus geen bewijs van een afgeronde test voor vLLM 0.10.2, llama.cpp b6000, Triton 25.10 of TGI 3.3.7. Deze release-toewijzingen worden daarom niet als vergelijkingsbasis gebruikt. Voordat je een implementatie uitvoert, moet je de vereiste eigenschappen voor de daadwerkelijk gekozen serverversie en modelrevisie controleren.<\/p>\n<div class=\"wh-table-scroll\" tabindex=\"0\" role=\"region\" aria-label=\"Algemene indeling van vier oplossingen zonder bewijs van compatibiliteit met betrekking tot de release\" style=\"width:100%;max-width:100%;overflow-x:auto;margin:28px 0;border:1px solid #dce5e9;border-radius:14px;background:#fff;box-shadow:0 10px 28px -16px rgba(24,47,60,.32);box-sizing:border-box\"><table style=\"width:100%;min-width:580px;border-collapse:separate;border-spacing:0;border:0;margin:0;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff\"><caption style=\"padding:20px;text-align:start;font-size:17px;line-height:1.5;font-weight:700;color:#173246;background:#fff\">Algemene indeling van vier oplossingen zonder bewijs van compatibiliteit met betrekking tot de release<\/caption><thead><tr><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Oplossing<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Gedocumenteerd uitgangspunt<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Grens van de indeling<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Open examen<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">vLLM<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">HTTP-server die compatibel is met OpenAI; voor chatverzoeken is een bijpassende chatsjabloon nodig<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Bewegende documentatie, geen bewijs voor 0.10.2<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Controleer het model, de hardware en de benodigde API-parameters voor de geselecteerde release<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">llama.cpp<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">GGUF als vereist modelformaat; conversies worden beschreven<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Modeldocumentatie op master, geen bewijs voor b6000<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Controleer de architectuur, conversie en serveropties voor de geselecteerde build<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">NVIDIA Triton<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Modelgebaseerde schedulers en backends; HTTP en gRPC<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Algemene architectuur, geen bewijs voor 25.10<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Controleer de combinatie van backend en platform per model en release<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">TGI<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Tekstgeneratie; project in onderhoudsmodus<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">De projectstatus is geen technische beoordeling van 3.3.7<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Controleer de compatibiliteit van ge\u00efnstalleerde modellen en API's, evenals de noodzaak tot migratie<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De werkelijke <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Bedrijfskosten<\/strong> hangt onder andere af van het beschikbaar stellen van modellen, toegangsbeveiliging en monitoring. Uit de tabel kan geen directe vergelijking van de inspanningen worden afgeleid: een lokale installatie op zichzelf en een platform met meerdere backends stellen verschillende eisen. Controleer daarom eerst welke taken de installatie daadwerkelijk moet vervullen.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Hugging Face leidt TGI in de <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Onderhoudsmodus<\/strong> en noemt vLLM en SGLang als alternatieven. Een bestaande installatie hoeft daarom niet onmiddellijk te worden vervangen. Bij nieuwe projecten moet echter rekening worden gehouden met de beperkte verdere ontwikkeling; v\u00f3\u00f3r een migratie moeten het API-gedrag en de modelkwaliteit afzonderlijk worden vergeleken. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Triton en vLLM sluiten elkaar niet per definitie uit: Triton kan gebruikmaken van een vLLM-backend. Toch moet voor deze combinatie worden gecontroleerd of een bepaald model werkt met de geselecteerde versies en het beschikbare platform. De algemene Triton-architectuur op zich garandeert geen ondersteuning voor elke backend op elk platform.  <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"lokaler-prototyp\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"lokaler-prototyp\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Lokaal prototype voorbereiden<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Voor een lokaal prototype bepaal je eerst de opdracht en enkele typische invoergegevens. Kies vervolgens een specifieke modelversie die hiervoor geschikt lijkt en controleer de gebruiksvoorwaarden ervan. De licentie van de server alleen geeft geen uitsluitsel over de vraag of je de modelgewichten voor het beoogde doel mag downloaden, wijzigen of gebruiken.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">llama.cpp gebruikt het formaat <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">GGUF<\/strong>. Zoek een geschikte GGUF-variant of controleer of het bronmodel met de gedocumenteerde tools kan worden geconverteerd. De projectdocumentatie beschrijft dergelijke conversies op de ontwikkelingstak; dit betekent niet dat elke oudere release elke architectuur of conversieoptie ondersteunt. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Controleer v\u00f3\u00f3r het downloaden of de gekozen variant op je CPU of GPU wordt ondersteund door de beoogde backend en of er voldoende geheugen beschikbaar is voor de gewichten en de looptijd. Een gekwantiseerde variant kan de geheugenbehoefte van de gewichten verminderen. Vergelijk de resultaten echter wel met je kwaliteitseisen, in plaats van uit het kleinere bestand te concluderen dat de resultaten ongewijzigd zijn.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22148\" alt=\"Door AI gegenereerde illustratie van een mini-pc en een externe SSD-schijf op een houten tafel.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Door AI gegenereerde illustratie: voor een lokaal prototype zijn de beschikbare hardware en opslagruimte net zo belangrijk als het modelformaat.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Kies voor het prototype een specifieke build en vergelijk de installatie- en serveropties met de bijbehorende documentatie. Voor de eerder genoemde build b6000 is hier geen versiegespecifieke controle vastgelegd; deze wordt daarom niet aanbevolen als getest uitgangspunt. De bestaande modeldocumentatie op de ontwikkelingsbranch vervangt noch de serverdocumentatie van de gekozen build, noch de compatibiliteitscontrole daarvan. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Zet de dienst eerst alleen lokaal op en verstuur een aantal representatieve verzoeken. Kijk daarbij niet alleen of er een antwoord komt, maar ook of het invoerformaat, het model en de generatie-instellingen aansluiten bij je geplande toepassing. Een succesvolle afzonderlijke aanroep bewijst noch dat de dienst geschikt is voor een hogere belasting, noch dat alle antwoorden van goede kwaliteit zijn.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Noteer drie resultaten afzonderlijk: de inhoudelijke kwaliteit op basis van je testcases, de waargenomen responstijd en de inspanning die nodig is voor het downloaden, converteren en beschikbaar stellen. Zo kun je bijvoorbeeld vaststellen of een snel opgezet model inhoudelijk ongeschikt is. Voor het afzonderlijke beheer van de Linux-host biedt de <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/1panel-open-source-serverpanel-linux-server-pro-bestsystem\/\">Overzicht van 1Panel als serverbeheer<\/a> aanvullende context; een serverpaneel is geen vervanging voor het controleren van de looptijd van het model.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"last-und-kapazitaet\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"last-und-kapazitaet\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Belasting en opslagbehoefte plannen<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Bij een interne chatdienst lopen verzoeken vaak sterk uiteen: een korte vraag met een beknopt antwoord vraagt om andere middelen dan een lang fragment uit een document met een uitgebreide uitvoer. Breng daarom de typische en grotere lengtes van invoer en uitvoer in kaart, evenals het verwachte aantal gelijktijdige gebruikers. Een enkele succesvolle aanroep geeft onvoldoende beeld van de situatie onder belasting.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De benodigde opslagruimte bestaat niet alleen uit de modelgewichten. Ook de uitvoeringstijd en tussenwaarden nemen ruimte in beslag; bij parallelle LLM-verzoeken neemt bovendien de behoefte aan de <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">KV-cache<\/strong>. Langere contexten en meer gelijktijdig verwerkte verzoeken kunnen een configuratie daarom tot het uiterste drijven, ook al passen de gewichten op zich wel in het beschikbare geheugen. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22149\" alt=\"Door AI gegenereerde illustratie van papierstroken van verschillende lengte in een afgebakende opbergplaats, als symbool voor parallelle verzoeken.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Door AI gegenereerde illustratie: parallelle verzoeken van verschillende lengte maken gezamenlijk gebruik van het beschikbare geheugen.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Continuous Batching en PagedAttention zijn bij vLLM gedocumenteerde benaderingen voor het beheer van lopende verzoeken respectievelijk het cachegeheugen. Ze nemen de capaciteitsplanning niet uit handen: welke combinatie van parallelliteit en contextlengte haalbaar is, hangt af van het model, de hardware en de gekozen configuratie. Hieruit kan geen algemene prestatiewinst voor elke werklast worden afgeleid. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Een eenvoudige berekening helpt bij de voorbereiding: 100 hypothetische aanvragen van elk 200 uitgifte-tokens leveren samen 20.000 uitgifte-tokens op. Dat is <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">geen doorvoermeting<\/strong>. Zonder informatie over de tijdsperiode, de invoerlengte, de mate van parallelliteit en andere bedrijfsgegevens kan hieruit geen conclusie worden getrokken over het aantal tokens per seconde, noch over de kosten.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Maak voor een latere vergelijking een testmatrix met model en revisie, kwantisering, serverversie, hardware en beschikbare opslagruimte. Varieer de invoer- en uitvoerlengte en de mate van parallelliteit op gecontroleerde wijze. Registreer de tijd tot het eerste token, de uitvoersnelheid en het foutenpercentage; beoordeel de kwaliteit van de antwoorden afzonderlijk aan de hand van dezelfde testcases. Generatieparameters en chatsjablonen moeten ook in het protocol worden opgenomen, zodat verschillen traceerbaar blijven. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"betrieb-sicherheit\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"betrieb-sicherheit\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">API veilig en controleerbaar gebruiken<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Een bereikbare <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Inference Server<\/strong> is nog geen veilige dienst. Beperk de netwerktoegang voorlopig tot de systemen die verzoeken moeten indienen of de server moeten beheren. Voor externe toegang moet er een toegangsbeveiliging v\u00f3\u00f3r de API worden geplaatst; controleer daarbij alle bereikbare eindpunten en niet alleen de route voor het genereren van tekst.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Waarschuwing:<\/strong> Volgens de documentatie beschermt de API-sleuteloptie van vLLM niet alle eindpunten. Een ingestelde sleutel is daarom geen vervanging voor netwerkisolatie of een voorafgaande toegangscontrole, waarbij ook rekening wordt gehouden met administratieve en andere toegankelijke interfaces. Test de regels vanuit de betreffende netwerken voordat je de dienst vrijgeeft. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Prompts en antwoorden kunnen vertrouwelijke informatie bevatten. Bepaal daarom vooraf welke gegevens er \u00fcberhaupt worden vastgelegd, wie deze mag inzien en wanneer ze worden verwijderd. Voor het opsporen van fouten volstaan vaak technische gegevens zoals het tijdstip, de modelversie, het type fout en de duur van de aanvraag; de volledige inhoud moet je alleen vastleggen als daar een gegronde reden voor is.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Waarneembaarheid<\/strong> moet de wachttijd, de tijd tot het eerste token, de uitvoersnelheid en fouten afzonderlijk registreren. Als bijvoorbeeld de wachttijd toeneemt bij gelijktijdige verzoeken, terwijl afzonderlijke antwoorden na de start snel verlopen, wijst dit op een andere bottleneck dan een trage tokenuitgifte. Evalueer deze kengetallen samen met de omvang van de verzoeken en de mate van parallelliteit.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Voor het beheer van de onderliggende hosts kunnen beheertools taken en verantwoordelijkheden bundelen. Om dit beheer niveau afzonderlijk te selecteren, biedt de <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/ispconfig-vs-froxlor-open-source-hosting-vergelijking-tips-webhosting\/\">Vergelijking tussen ISPConfig en Froxlor<\/a> aanvullende context. De keuze voor een serverpanel is een afzonderlijke infrastructuurbeslissing; een dergelijk panel vervangt noch de beveiliging van de model-API, noch het toezicht op de inferentiedienst.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"fehlersuche-migration\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"fehlersuche-migration\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Fouten opsporen en TGI migreren<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Als een model niet start, controleer dan eerst de modelrevisie en het formaat ten opzichte van de gekozen runtime. Voor llama.cpp is GGUF het vereiste formaat; een conversie alleen bewijst echter nog niet dat de specifieke architectuur en taak werken. Vervolgens ga je na of de gekozen backend en de hardwarecombinatie worden ondersteund en of er voldoende geheugen beschikbaar is. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Als de server wel opstart, maar onverwachte chatantwoorden geeft, controleer dan het volgende: <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Chat-sjabloon<\/strong> en de doorgegeven generatieparameters. Een OpenAI-compatibele interface betekent niet dat elke parameter op identieke wijze wordt ge\u00efmplementeerd: in de vLLM-documentatie worden ook niet-ondersteunde of genegeerde parameters vermeld. Vergelijk daarom de daadwerkelijk gebruikte instellingen en niet alleen de vorm van de API-aanroep. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Bij een bestaande TGI-dienst begint de migratie met een inventarisatie: modelherziening, gebruikte API-aanroepen, sampling-instellingen en eisen aan de kwaliteit van de antwoorden maken hier deel van uit. Hugging Face zet TGI in de onderhoudsmodus en noemt onder andere vLLM en SGLang als alternatieven. Dit maakt een overstap het overwegen waard, maar betekent niet dat bestaande installaties onmiddellijk uitvallen. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Bouw de <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Doelinstallatie<\/strong> Behandel beide diensten afzonderlijk en vergelijk ze met dezelfde representatieve invoer, uitvoerlengtes en belastingomstandigheden. Controleer naast de kwaliteit van de antwoorden en fouten ook of clients overweg kunnen met de nieuwe interface en de bijbehorende parameters. Schakel het verkeer pas om als de resultaten acceptabel zijn voor de beoogde toepassing en er een terugvalplan is voorbereid.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De handleiding van Hugging Faces voor inference-eindpunten raadt eveneens aan om een nieuw eindpunt aan te maken en v\u00f3\u00f3r de omschakeling testaanroepen uit te voeren. Dit is een nuttig stappenplan voor de planning, maar geen universele stapsgewijze handleiding voor zelfbeheerde installaties: het netwerk, de implementatie en de verkeersregeling kunnen daar anders zijn georganiseerd. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"entscheidung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"entscheidung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">De juiste architectuur kiezen<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Voor een <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">lokaal prototype<\/strong> is llama.cpp een voor de hand liggend uitgangspunt wanneer er een geschikt GGUF-model en passende hardware-ondersteuning beschikbaar zijn. Dit houdt geen aanbeveling in voor een specifieke build. Het is niet alleen van belang of de server opstart: vergelijk ook de kwaliteit van de gewenste taak, de responstijd en de inspanning die nodig is voor de modelgewichten. De ondersteuning voor het model en de backend moet voor de specifieke combinatie nog worden getest. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Voor een interne chatdienst komt vLLM in aanmerking als testkandidaat: de dynamische documentatie beschrijft een met OpenAI compatibele chatinterface met de vereiste chatsjabloon. Er is dus geen test uitgevoerd voor versie 0.10.2. SGLang blijft hier een niet-beoordeelde alternatieve vermelding uit de TGI-documentatie; zonder technische releasetest kan het niet als gelijkwaardig worden beschouwd.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Een platform voor beeldmodellen en taalmodellen stelt andere eisen dan een afzonderlijk chat-eindpunt. Triton is vanwege zijn modelgebaseerde schedulers en backends een controlepunt, zonder dat release 25.10 hier is geverifieerd. Deze architectuur maakt de <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Backend-ondersteuning<\/strong> Wat betreft de cruciale detailkwestie: niet elke backend wordt op elk platform ondersteund, en elk benodigd model moet in de specifieke combinatie worden getest.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Leg bij het nemen van de beslissing de modelrevisie, serverversie, hardware, backend en gebruiksrechten vast. Vergelijk vervolgens de kwaliteit, de responstijden bij de verwachte belasting en de inspanningen die nodig zijn voor beveiliging, updates en foutopsporing. Een oplossing die volstaat voor een lokale test, kan bij meerdere gebruikers of modeltypen extra infrastructuur vereisen; een algemene ranglijst zou deze verschillen verhullen.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-sources\" style=\"margin:40px 0 0;padding:24px 0 0;border-top:1px solid #dce5e9;color:#596b7b;font-size:14px;line-height:1.65\"><h2 style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Bronnen en stand van zaken op vakgebied<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stand van het onderzoek: <time datetime=\"2026-11-04\">2026-11-04<\/time><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stand van zaken met betrekking tot onderzoek en documentatie: 4 november 2026. Het artikel classificeert vLLM, llama.cpp, Triton en TGI op basis van algemene projectdocumentatie; SGLang blijft een niet-beoordeelde alternatieve verwijzing. De bronnen verwijzen deels naar veranderlijke documentatiestanden of naar de ontwikkelingsbranch. Er is geen bewijs voor een afgeronde, release-gerelateerde beoordeling voor vLLM 0.10.2, llama.cpp b6000, Triton 25.10 en TGI 3.3.7. Deze versies zijn geen geverifieerde referentieversies of implementatieaanbevelingen. Concrete combinaties van modellen, backends en hardware moeten voor de gekozen release nog worden getest.<\/p><div class=\"wh-source-urls\"><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/blob\/master\/docs\/models.md<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/deeplearning\/triton-inference-server\/user-guide\/docs\/user_guide\/architecture.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/text-generation-inference\/main\/en\/index<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/stable\/serving\/online_serving\/openai_compatible_server\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/github.com\/triton-inference-server\/backend<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/inference-endpoints\/engines\/vllm<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/inference-endpoints\/engines\/tgi<\/span><\/p><\/div><\/section><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In het artikel worden vLLM, llama.cpp, Triton en TGI ingedeeld op basis van toepassingsgebieden en prestatielimieten. SGLang blijft een niet-beoordeelde alternatieve optie; er is geen vergelijking van functies per release beschikbaar.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":22147,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[],"class_list":["post-22139","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22139","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22139"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22139\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22150,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22139\/revisions\/22150"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22147"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22139"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22139"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22139"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}