Die besten LLM-Hosting-Plattformen sind Runpod, Hugging Face Inference Endpoints, Modal, Together AI und Fireworks AI. Runpod bietet die größte Flexibilität. Die anderen Plattformen zeichnen sich durch Hub-Bereitstellung, Python-Steuerung, dedizierte Kapazität oder LoRa-Varianten aus.
LLM-Hosting ist die Modellbereitstellungsschicht. Es lädt Gewichte, führt eine Inferenz-Engine aus, stellt eine API bereit und verwaltet Replikate, Skalierung, Protokollierung und Sicherheit. Es ist mehr als nur das Mieten eines Modells. GPU.
Bitte beachten Sie, dass es sich bei diesem Leitfaden um eine auf Forschungsergebnissen basierende redaktionelle Bewertung handelt. HostScore Wir haben zahlreiche Hosting-Umgebungen getestet, jedoch nicht diese fünf Plattformen in einem kontrollierten, anbieterübergreifenden LLM-Benchmark. Wir nutzen diese Erfahrung, um festzulegen, was gemessen werden soll, und nicht, um Ergebnisse zu erfinden.
Vergleich der besten LLM-Hosting-Plattformen
| Provider | Am besten geeignet, | Einsatzmöglichkeiten | Benutzerdefinierte oder private Gewichte | Hauptbeschränkung |
|---|---|---|---|---|
| Runpod | Flexibles serverloses und selbstverwaltetes Hosting | Serverlose Worker und persistente Pods | Ja, abhängig vom Einsatzort | Mehr Konfigurations- und Compliance-Prüfungen als bei einem vollständig verwalteten Endpunkt |
| Gesicht umarmen | Hub-native verwaltete Bereitstellung | Dedizierte verwaltete Endpunkte | Ja | Bei manchen Modellen kann der Kaltstart mehrere Minuten dauern. |
| Hauptstadt | Code-First-basierte benutzerdefinierte Inferenz | Python-Funktionen, Container und Web-Endpunkte | Ja | Erfordert Python und Deployment-Tuning. |
| Gemeinsam KI | Umstellung von gemeinsam genutzten APIs auf dedizierte Kapazität | Serverlose Inferenz und Inferenz dedizierter Modelle | Unterstützte, feinabgestimmte und hochgeladene Modelle | Dedizierte Bereitstellungen sorgen für fortlaufende Abrechnung während des Betriebs. |
| Feuerwerks-KI | Hochleistungsfähige dedizierte Inferenz und LoRA-Varianten | Serverlose Modelle und dedizierte Bereitstellungen | Nur dedizierte Bereitstellungen | Serverless-Systeme haben keine Verfügbarkeits- oder Latenz-SLAs. |
Die richtige Wahl hängt vom Modell, der Quantisierung, der Engine, dem Kontext, der Parallelverarbeitung, dem Latenzziel und dem Verkehrsmuster ab. Laut unserer Studie ist kein LLM-Hosting-Anbieter universell der schnellste oder günstigste.
1. Runpod
Runpod bietet dauerhafte GPU Pods und containerbasierte Serverless-Worker. Die LLM-Optionen reichen von der verwalteten Worker-Skalierung bis hin zu Umgebungen, in denen Entwickler den Container- und Server-Stack kontrollieren.
Warum wir Runpod empfehlen?
Runpod deckt in dieser Auswahlliste die größte Bandbreite an Bereitstellungsstilen ab. Der dokumentierte vLLM-Worker erstellt einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt (lesen Sie hier), während aktive und flexible Arbeitnehmer (siehe ArbeitsmodiSie bieten die Wahl zwischen ständig verfügbarer Kapazität und Einsparungen durch Skalierung auf Null. Sie eignen sich für Entwickler, die mehr Kontrolle benötigen, als eine Token-API bietet.
Der Haken. Flex-Worker müssen einen Container initialisieren und das Modell laden, sobald die Nachfrage wieder ansteigt. Die Serverless-Abrechnung beginnt mit dem Start eines Workers und umfasst Startzeit, Ausführungszeit und Leerlaufzeit, gerundet auf die nächste Sekunde. Das Kaltstartverhalten und die abrechnungsfähige Zeit hängen daher vom Image, der Methode zum Laden des Modells und der Endpunktkonfiguration ab.
HostScore'Einsatz. Runpod ist unsere flexibelste Wahl für Forschungszwecke. Wir persönlich würden es einsetzen, wenn Laufzeitkontrolle wichtig ist, aber Kaltstarts, regionale Kapazität und den erforderlichen Sicherheitsumfang testen, bevor wir eine Konfiguration als produktionsreif einstufen.
2. Umarmendes Gesicht
Hugging Face Inference Endpoints ist ein verwalteter Bereitstellungsdienst, der mit dem Hugging Face Hub verbunden ist. Er ruft Modellgewichte ab, stellt Infrastruktur bereit, ermöglicht die Bereitstellung des Endpunkts und verwaltet Autoscaling und Observability.
Warum wir Hugging Face empfehlen?
Hugging Face bietet den einfachsten Weg von einem öffentlichen, geschützten oder privaten Hub-Repository zu einem verwalteten Produktionsendpunkt. Zu den aktuellen Engine-Optionen gehören vLLM, SGLang, llama.cpp, TGI, TEI und benutzerdefinierte Container. Dies bietet Teams mehr Flexibilität beim Bereitstellen als eine API mit festem Modell, ohne dass sie Kubernetes oder CUDA direkt verwalten müssen.
Der Haken. Das Skalieren auf Null kann zu Konflikten mit responsiven Anwendungen führen (DetailsDer Proxy kann während der Initialisierung einer Replik einen 503-Fehler zurückgeben; der Startvorgang kann einige Minuten dauern. Die Textgenerierungsinferenz befindet sich ebenfalls im Wartungsmodus; Hugging Face empfiehlt vLLM oder SGLang für neue Endpunkte.
HostScore'Einsatz. Hugging Face ist die leistungsstärkste verwaltete Option für Teams, die bereits den Hub nutzen. Für interaktiven Chat sollten Sie ausreichend Kapazität vorhalten oder sicherstellen, dass die Anwendung verzögert starten kann.
3. Kapital
Modal ist eine serverlose Compute-Plattform für Python- und KI-Workloads. Entwickler können benutzerdefinierten Inferenzcode, Container, Web-Endpunkte, Jobs und GPU Ressourcen in einer Bereitstellung.
Warum wir Modal empfehlen?
Modal eignet sich für Teams, die den Inferenzserver und das zugehörige Python-System gemeinsam optimieren möchten. Die Funktionen unterscheiden zwischen Workloads mit hohem Durchsatz, geringer Latenz und niedrigem Kaltstartaufwand, während der Autoscaler minimale, maximale und Pufferkapazitäten anzeigt. Teams können so die Auslastung, die Latenz und die Leerlaufkosten direkt ausbalancieren.
Der Haken. Modal bietet Bausteine anstelle eines einzelnen, verwalteten Modell-Workflows. Das Team muss die Server-Engine, das Containerverhalten, die Modellladestrategie und die Skalierungseinstellungen selbst festlegen. Mehr vorinstallierte Kapazität reduziert zwar das Anlaufrisiko, erhöht aber die Leerlaufkosten.
HostScore'Einsatz. Modal eignet sich hier am besten, wenn die Inferenz Teil eines größeren Python-Systems ist. Es bietet nützliche Kontrollmöglichkeiten, erfordert aber mehr Aufwand bei der Bereitstellung und Leistungsbewertung als Hugging Face Inference Endpoints.
4. Gemeinsam KI
Together AI bietet gemeinsam genutzte serverlose Lösungen APIs und dedizierte Modellinferenz. Teams können mit gehosteten Modellen beginnen und später Replikate für unterstützte Basismodelle oder Feinabstimmungen reservieren.
Warum wir Together AI empfehlen?
Dedizierte Endpunkte nutzen dieselbe Inferenz-API wie die serverlosen Modelle von Together, sodass Anwendungen auf reservierte Kapazität umsteigen können, ohne ein neues Anfrageformat einführen zu müssen. Teams können Prototypen mit tokenbasierter Inferenz erstellen und die dedizierte Kapazität bei steigendem Datenverkehr erweitern.
Der Haken. Dedizierte Replikate werden während des Betriebs pro Hardwareminute abgerechnet, unabhängig vom Anfragevolumen. Durch das Setzen beider Replikatgrenzen auf Null wird die Hardware freigegeben, die Bereitstellung bleibt jedoch angehalten, bis die Grenzen wieder erhöht werden. Sie wird bei einer Anfrage nicht automatisch reaktiviert.
HostScore'Einsatz. Together AI bietet einen sinnvollen Migrationspfad für wachsende Modell-Workloads. Vergleichen Sie die tatsächlichen Kosten bei erwarteter Auslastung, einschließlich Ruhezeiten und minimaler Replikatanzahl, bevor Sie auf Serverless-Abrechnung umsteigen.
5. Feuerwerk-KI
Fireworks AI bietet gemeinsam genutzte serverlose Inferenz und private dedizierte Dienste. GPU Bereitstellungen. Es unterstützt gehostete Basismodelle, hochgeladene benutzerdefinierte Modelle, Feinabstimmungen und LoRA-Adapter unter verschiedenen Bereitstellungsregeln.
Warum wir Fireworks AI empfehlen?
Fireworks eignet sich besonders für eine konstante Nachfrage, private Gewichtungen oder mehrere LoRa-Varianten. Serverlose Inferenz bietet einen Einstieg mit geringerem Aufwand, während dedizierte Bereitstellungen benutzerdefinierte Basismodelle und LoRa-Adapter unterstützen und nach Aufwand abgerechnet werden. GPU-zweite (Modell und Einsatzregeln für Feuerwerkskörper).
Der Haken. Fireworks beschreibt die Verfügbarkeit und Latenz serverloser Systeme nach bestem Bemühen ohne SLA. Die Gebühren für dedizierte Instanzen laufen weiter, solange eine Instanz aktiv ist, auch ohne API-Aufrufe. Dedizierte Bereitstellungen können von null skaliert werden, die Kaltstartzeit variiert jedoch mit der Modellgröße. Fireworks empfiehlt daher mindestens eine Replik, wenn eine sofortige Antwort erforderlich ist.
HostScore'Einsatz. Fireworks eignet sich hervorragend für stark frequentierte dedizierte Inferenz- und LoRa-Implementierungen. Der Shared Service ist zwar nützlich für Prototyping, doch das Fehlen einer Service-Level-Vereinbarung (SLA) schränkt die Eignung für latenzkritische Produktionsumgebungen ein.
Das Einrichten eines Hostings kann verwirrend sein. Deshalb haben wir HostScore Setup-Hilfe, ein Service, der für Sie erledigt wird, damit Ihr Hosting richtig konfiguriert wird.
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Unsere Dienstleistungen entdeckenWelche Art von LLM-Hosting benötigen Sie?
Die fünf Anbieter lösen unterschiedliche Probleme im Bereich der Modellbereitstellung. Wir empfehlen Lesern, ihr Bereitstellungsmodell auszuwählen, bevor sie die einzelnen Plattformen vergleichen. Selbstverwaltete Inferenz bedeutet, dass Ihr Team für die Maschine und den Bereitstellungs-Stack verantwortlich ist. Vergleichen Sie diese Infrastruktur in unserem Die besten kostenlosen GPU Leitfaden zum Server-HostingDie Anwendung, die Datenbank, die RAG-Pipeline und die Agentenlaufzeit gehören zu Best AI Hosting.
| Bereitstellungsmodell | Optimale Bildschirmwahl | Abrechnungsmuster | Hauptkompromisse |
|---|---|---|---|
| Gemeinsam genutzte oder serverlose Modell-API | Prototypen und unsicherer Verkehr | Üblicherweise Token oder aktive Sekunden | Begrenzte Kontrolle und mögliche Variationen bei gemeinsam genutzter Kapazität |
| Verwalteter dedizierter Endpunkt | Private Modelle und stetige Produktionsnachfrage | Zugeordnet GPU Zeit | Höhere Leerlauf- oder Mindestreplikationskosten |
| Selbstverwaltet GPU Inferenz | Sondermotoren und spezielle Anforderungen | Instanzverfügbarkeit | Höchste Kontroll- und Betriebsabläufe |
Was sollten Sie vergleichen, bevor Sie sich für einen LLM-Anbieter entscheiden?
Die beste Plattform passt zum Modell und zur erwarteten Arbeitslast. Nutzen Sie diese Fragen, um die Auswahl einzugrenzen.
Es gibt keinen allgemeingültigen Break-Even-Punkt zwischen serverloser und dedizierter Inferenz. Dieser variiert je nach Auslastung, Batchverarbeitung, Input/Output-Mix, freier Kapazität und Latenzanforderungen.
| Entscheidung | Was zu überprüfen ist | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| Welches Modell wird laufen? | Unterstützung für Repository, Revision, Lizenz, Quantisierung und benutzerdefinierte Gewichtung | Ermittelt Kompatibilität und kommerzielle Nutzung |
| Welcher Motor wird benötigt? | vLLM, SGLang, llama.cpp, TGI oder ein benutzerdefinierter Container | Änderungen an Modellunterstützung, Abstimmung und Portabilität |
| Wie werden die Nutzer interagieren? | Eingabeaufforderungslänge, Ausgabelänge, Parallelität und Latenzziel | Chat und Stapelverarbeitung erfordern unterschiedliche Optimierungen. |
| Wie wird die Endpunktskalierung aussehen? | Minimale Replikate, Skalierung auf Null, Kaltstarts und Kapazität | Beeinflusst die Reaktionsfähigkeit und die Leerlaufkosten |
| Wo werden die Daten und Gewichtungen gespeichert? | Regionen, Protokolle, private Endpunkte und Repository-Zugriff | Bestimmt die Eignung für Datenschutz und Governance |
| Was kostet ein abgeschlossener Arbeitsauftrag? | Token, GPU Zeit, Startzeit, Leerlaufzeit, Speicherung und Übertragung | Nominal GPU oder die Token-Preise zeigen nicht die Gesamtkosten an |
Welches GPU Welches Gedächtnis braucht ein LLM?
Die Modellgewichte sind nur der Ausgangspunkt. Ein Modell mit 7 Milliarden Parametern benötigt auf FP16 etwa 14 GB für die Gewichte, bevor der KV-Cache und der Laufzeit-Overhead hinzukommen. NVIDIA erklärt diese Speicherkomponenten in dieser sehr detaillierte Leitfaden.
Längere Kontexte und höhere Parallelität erhöhen den Bedarf an KV-Cache. vLLM warnt davor, dass ein unzureichender KV-Cache zu Anforderungsunterbrechungen und erhöhter End-to-End-Latenz führen kann. Sie müssen die Modellrevision, Quantisierung, den Kontext, die Parallelität und die Engine korrigieren, bevor Sie eine VRAM-Schätzung verwenden.
Welche LLM-Inferenzmaschine sollten Sie wählen?
| Motor | Optimale Bildschirmwahl | Wichtige Einschränkung |
|---|---|---|
| vLLM | Transformer mit hohem Durchsatz und OpenAI-Kompatibilität APIs | Die Leistung hängt vom Modell, der Stapelverarbeitung, den Speichereinstellungen und der Version ab. |
| SGLang | Erweiterte LLM- und multimodale Bereitstellung, wo unterstützt | Die Abdeckung von Plattformen und Modellen variiert. |
| lama.cpp | GGUF-Modelle und flexible CPU/GPU quantisierte Bereitstellung | Nicht jede verwaltete Plattform legt dies offen. |
| TGI | Bestehende Hugging Face-Einsätze | Im Wartungsmodus wird vLLM oder SGLang für neue Endpunkte bevorzugt. |
Keine Engine ist universell die schnellste. Modellarchitektur, Präzision, Sequenzlängen, Batchverarbeitung, Hardware und Engine-Version beeinflussen das Ergebnis.
Welche Leistungskennzahlen für den LLM-Studiengang sind relevant?
| Metrisch | Was es verrät |
|---|---|
| Zeit bis zum ersten Token (TTFT) | Wie lange der Benutzer wartet, bevor die Generierung beginnt |
| Inter-Token-Latenz oder TPOT | Wie schnell spätere Token erscheinen |
| Ende-zu-Ende-Latenz | Gesamtfertigstellungszeit |
| Ausgabedurchsatz | Im Rahmen der Bereitstellung generierte Tokens |
| Guter Put | Anfragen wurden innerhalb eines Latenzziels abgeschlossen |
| Fehler-, Timeout- und Kaltstartraten | Zuverlässigkeit bei wechselnden Anforderungen |
| Kosten pro abgeschlossenem Arbeitsauftrag | Anlauf-, Inferenz-, Leerlauf- und Replikationskosten |
GuideLLM definiert Latenz, Durchsatz, Parallelität, Anfragestatus und Perzentil-Zusammenfassungen auf Token-Ebene für LLM-Tests (ReferenzTTFT und TPOT sollten getrennt bleiben, da Prompt Prefill und Token Decoding ein unterschiedliches Ressourcenverhalten aufweisen und sich gegenseitig beeinträchtigen können.
Welche Datenschutz-, Sicherheits- und Lizenzbedingungen sind wichtig?
Prüfen Sie die Aufbewahrung von Eingabeaufforderungen und Antworten, Protokolle, die Gefährdung von Endpunkten, private Netzwerkverbindungen, den Repository-Zugriff, Verarbeitungsregionen und die kommerzielle Nutzungslizenz des Modells. Eine Zertifizierung auf Plattformebene deckt nicht automatisch jedes Modell, jede Region oder jede Kundenkonfiguration ab.
Hugging Face sagt Inferenzendpunkte speichern keine Nutzdaten oder Token.Die Endpunktprotokolle bleiben jedoch 30 Tage lang erhalten. Es bietet öffentliche, geschützte und private Endpunkte, wobei private Endpunkte AWS innerhalb der Region nutzen. Azure PrivateLink.
Wie schneidet HostScore LLM-Hosting bewerten?
HostScore trennt Verfügbarkeit von Reaktionsfähigkeit. In unserer überarbeiteten Bluehost-TestDie nicht zwischengespeicherte Arbeitslast lieferte keine Anfragefehler, benötigte aber bei geringer Parallelität durchschnittlich etwa 1.4 Sekunden. Ein LLM-Endpunkt kann ebenfalls verfügbar bleiben, obwohl er eine hohe Verzögerung beim ersten Token aufweist. Atlantic.Net testing Bei 500 gleichzeitigen Prozessen traten keine Fehler auf. WooCommerce Die Nutzerzahlen stiegen jedoch deutlich an.
Ein LLM-Vergleich sollte daher Warteschlangen, Timeouts und prozentuale Latenz bei steigender Parallelität messen, anstatt einen Durchschnittswert bei geringer Last anzugeben.
Dies sind keine Tests der fünf LLM-Plattformen. Ein kontrollierter Vergleich erfordert die Festlegung von Modellrevision, Quantisierung, Kontext, Ausgabelänge, Engine und Region sowie die Trennung von Kalt- und Warmläufen. Bis dahin bleiben diese Ranglisten forschungsbasierte Bewertungen und stellen keine Leistungsübersicht dar.
Häufig gestellte Fragen zum LLM-Hostel
Kann ein LLM auf einem reinen CPU-Server ausgeführt werden?
Ja, insbesondere ein kleineres quantisiertes Modell, das eine Engine wie llama.cpp verwendet. CPU-Inferenz eignet sich besser für geringe, lokale oder latenztolerante Arbeitslasten als eine stark ausgelastete generative API.
Was ist ein OpenAI-kompatibler Endpunkt?
Ein OpenAI-kompatibler Endpunkt verwendet die Anfrage- und Antwortformate von OpenAI. Anwendungen können häufig die Basis-URL, den Modellnamen und den API-Schlüssel ändern, Anbieter unterstützen jedoch möglicherweise unterschiedliche Parameter und Funktionen.
Ist Serverless- oder Dedicated-LLM-Hosting besser?
Serverloses Hosting eignet sich für Prototypen und unvorhersehbaren Datenverkehr, da die Kapazität bedarfsgerecht skaliert werden kann. Dediziertes Hosting ist im Allgemeinen besser geeignet für stabile Workloads, die eine vorhersehbare Leistung erfordern, private Geschäftsmodelle oder eine strengere Infrastrukturkontrolle. In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr über serverloses Hosting.
Wie viel VRAM benötigt ein LLM?
Der VRAM-Bedarf hängt von der Parameteranzahl, der numerischen Genauigkeit, der Kontextlänge, der Parallelverarbeitung und dem Laufzeit-Overhead ab. Beispielsweise benötigt ein Modell mit 7 Milliarden Parametern allein für die FP16-Gewichte etwa 14 GB, bevor der KV-Cache und der übrige Speicherverbrauch berücksichtigt werden.
Kann LLM Hosting auf Null skaliert werden?
Manche Plattformen können die Anzahl aktiver Replikate eines Endpunkts auf null reduzieren, jedoch kann es bei der nächsten Anfrage zu einem Kaltstart kommen, während das Modell geladen wird. Für latenzempfindliche Anwendungen kann es die Benutzerfreundlichkeit verbessern, mindestens ein Replikat aktiv zu halten.
Abschließende Empfehlung
Wählen Runpod wenn Flexibilität bei der Bereitstellung und Kontrolle zur Laufzeit am wichtigsten sind. Gesicht umarmen eignet sich besser für Teams, die mit Hub-Modellen arbeiten, während Hauptstadt passt zu Python-basierter Entwicklung. Gemeinsam KI bietet einen praktischen Weg von gemeinsam genutzter Inferenz zu dedizierter Kapazität, und Feuerwerks-KI Für private Modelle, dauerhafte Arbeitslasten und verschiedene LoRa-Varianten ist diese Option eine Überlegung wert. Die richtige Wahl hängt letztendlich von Ihrem Modell, dem Datenverkehrsmuster, dem angestrebten Latenzziel, den Datenschutzanforderungen und den gesamten Betriebskosten ab.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Bereitstellungsmodell oder welcher Anbieter zu Ihrem Projekt passt, konsultieren Sie die HostScore Team für Hosting-BeratungTeilen Sie uns Ihr Geschäftsmodell, die erwartete Nutzung, die technischen Anforderungen und Ihr Budget mit, und wir helfen Ihnen, die am besten geeignete Hosting-Lösung zu finden.
