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Die Komplexität ist real
GPU-Treiber, Kubernetes, KServe, vLLM – die vielen beweglichen Teile erfordern eine solide DevOps-Strategie und Automatisierung.
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Kosten im Blick behalten
GPUs sind teuer. Eine durchdachte Skalierungsstrategie (z.B. mit KEDA) und das gezielte Scheduling auf GPU-Nodes sind essenziell.
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Das richtige Werkzeug wählen
Es gibt nicht die eine perfekte Lösung. vLLM für Skalierbarkeit, Ollama für die Entwicklung – die Wahl hängt vom Use Case ab.
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Der größte Hebel: Klein anfangen!
Starten Sie mit einem klaren, eng umrissenen Anwendungsfall. Der Aufbau der Infrastruktur ist ein iterativer Prozess.