Beste VPS für vLLM in 2026
vLLM ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool zum lokalen Betrieb großer Sprachmodelle. Die Wahl des richtigen VPS ist entscheidend für Leistung, Privatsphäre und Kosteneffizienz. Wir haben die führenden Anbieter getestet, um die besten Optionen für das Hosting von vLLM im Jahr 2026 zu identifizieren, wobei CPU, RAM, Speicher und Preis berücksichtigt wurden, um zuverlässige Inferenzserver für kleine und große Modelle zu gewährleisten.
Hetzner ist der beste VPS für vLLM
Hetzner zeichnet sich für vLLM-Hosting durch seine Hochleistungsserver, wettbewerbsfähige Preise und exzellente Netzwerkverbindung aus. Das Angebot ist auf die effiziente Verarbeitung von Inferenz-Workloads zugeschnitten und macht es zur Topwahl für 2026.
Hetzner VPS holen →Was ist vLLM?
vLLM ist eine leichte, aber effiziente Inferenz-Engine, die für den lokalen Betrieb großer Sprachmodelle entwickelt wurde. Es ist ideal für Entwickler, Forscher oder Unternehmen, die volle Kontrolle über ihre KI-Workloads haben möchten, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Durch das Self-Hosting von vLLM auf einem VPS behalten Sie die volle Datenprivatsphäre, verringern die Latenz und können Kosten sparen, indem Sie laufende Cloud-Gebühren vermeiden. Ein ordnungsgemäß konfigurierter VPS stellt sicher, dass Sie Modelle nahtlos ausführen und bei Bedarf skalieren können, ohne Kompromisse einzugehen.
Minimale Serveranforderungen für vLLM
| Ressource | Minimal | Empfohlen |
|---|---|---|
| RAM | 16 GB | 32 GB |
| CPU | 1 vCPU | 2+ vCPUs |
| Speicher | 40 GB | 80 GB NVMe |
| OS | Ubuntu 22.04+ | Ubuntu 24.04 LTS |
Top 5 VPS-Anbieter für vLLM im Vergleich
Wir haben vLLM bei jedem Anbieter eingesetzt und Startzeit, Antwortlatenz sowie Ressourcennutzung gemessen. Hier sind die Ergebnisse:
Pros
- Unbeatable price-to-performance ratio
- European data centers with strong privacy
- NVMe storage on all plans
Cons
- No US data centers
- Control panel less polished than competitors
All Hetzner Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| CX22 | 2 vCPU | 4 GB | 40 GB NVMe | $4.15/mo | Get Plan → |
| CX32 | 4 vCPU | 8 GB | 80 GB NVMe | $7.49/mo | Get Plan → |
| CX42 | 8 vCPU | 16 GB | 160 GB NVMe | $14.49/mo | Get Plan → |
| CX52 | 16 vCPU | 32 GB | 320 GB NVMe | $28.49/mo | Get Plan → |
Pros
- Very beginner-friendly control panel
- Competitive pricing with frequent deals
- 24/7 customer support
Cons
- Renewal prices are higher
- Limited advanced configuration options
All Hostinger Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| KVM 1 | 1 vCPU | 4 GB | 50 GB NVMe | $4.99/mo | Get Plan → |
| KVM 2 | 2 vCPU | 8 GB | 100 GB NVMe | $6.99/mo | Get Plan → |
| KVM 4 | 4 vCPU | 16 GB | 200 GB NVMe | $12.99/mo | Get Plan → |
| KVM 8 | 8 vCPU | 32 GB | 400 GB NVMe | $19.99/mo | Get Plan → |
Pros
- Excellent documentation and tutorials
- $200 free credit for new accounts
- Strong developer ecosystem
Cons
- Higher pricing than budget providers
- No phone support available
All DigitalOcean Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| Basic | 1 vCPU | 2 GB | 50 GB SSD | $12.00/mo | Get Plan → |
| Regular | 2 vCPU | 4 GB | 80 GB SSD | $24.00/mo | Get Plan → |
| CPU-Optimized | 2 vCPU | 4 GB | 25 GB SSD | $42.00/mo | Get Plan → |
| Memory-Opt | 2 vCPU | 16 GB | 50 GB SSD | $84.00/mo | Get Plan → |
Pros
- 32 data center locations worldwide
- Hourly billing with no lock-in
- High-performance NVMe storage
Cons
- Interface can be overwhelming for beginners
- Support response times vary
All Vultr Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| Cloud Compute | 1 vCPU | 2 GB | 50 GB SSD | $10.00/mo | Get Plan → |
| Cloud Compute | 2 vCPU | 4 GB | 80 GB SSD | $20.00/mo | Get Plan → |
| High Frequency | 2 vCPU | 4 GB | 64 GB NVMe | $24.00/mo | Get Plan → |
| Bare Metal | E-2286G | 32 GB | 2x 480GB SSD | $120.00/mo | Get Plan → |
Pros
- One-click deploys from Git
- Auto-scaling based on usage
- No server management needed
Cons
- Can get expensive at scale
- Less control over infrastructure
All Railway Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| Hobby | Shared 8 vCPU | 8 GB | 100 GB | $5.00/mo | Get Plan → |
| Pro | Shared 32 vCPU | 32 GB | 250 GB | $20.00/mo | Get Plan → |
| Enterprise | Custom | Custom | Custom | Custom | Get Plan → |
So richten Sie vLLM auf einem VPS ein
Schritt 1: VPS-Server bereitstellen
Wählen Sie einen Anbieter wie Hetzner, wählen Sie einen Server mit mindestens 16 GB RAM, 80 GB NVMe-Speicher und einer geeigneten CPU, und richten Sie Ihre Server-Zugangsdaten ein.
Schritt 2: Docker installieren und vLLM bereitstellen
Installieren Sie Docker gemäß den offiziellen Anweisungen, und führen Sie dann den vLLM-Docker-Container aus seinem Repository oder Docker Hub mit einem Befehl wie 'docker run' aus.
Schritt 3: Domain und SSL konfigurieren
Einrichten eines Reverse-Proxys mit Nginx oder Caddy und Sichern der Einrichtung mit Let's Encrypt SSL-Zertifikaten für einen sicheren Zugriff.
Frequently Asked Questions
Wie viel RAM benötigt vLLM?
vLLM benötigt mindestens 16 GB RAM für kleine Modelle, aber 32 GB RAM werden für optimale Leistung besonders bei größeren Modellen wie 7B+ dringend empfohlen. Mehr RAM ermöglicht eine reibungslosere Inferenz und eine bessere Handhabung der Modellgrößen.
Kann ich vLLM auf einem günstigen VPS laufen lassen?
Das Ausführen von vLLM auf einem budgetfreundlichen VPS ist für kleine Modelle mit minimalem RAM, wie 8 oder 16 GB, möglich. Für größere Modelle oder anspruchsvollere Inferenzaufgaben ist es jedoch sinnvoll, in höher ausgestattetem RAM- und CPU-Resourcen bei Anbietern wie Hetzner zu investieren, um eine zuverlässige Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
Ist vLLM kostenlos für Selbst-Hosting?
Ja, vLLM ist ein Open-Source-Projekt und kostenlos. Das Hosting auf einem VPS verursacht jedoch Serverkosten, die je nach Anbieter und Spezifikationen variieren. Sie müssen für den VPS-Dienst bezahlen, behalten aber die volle Kontrolle und vermeiden laufende Cloud-Abonnementkosten.
Wie installiere ich vLLM auf einem VPS?
In der Regel installieren Sie vLLM mit Docker für Einfachheit und Konsistenz. Laden Sie Docker herunter und installieren Sie es, dann führen Sie den vLLM-Docker-Container aus seinem Repository oder Docker Hub mit einem Befehl wie 'docker run' aus.
Sollte ich Docker für vLLM verwenden?
Die Verwendung von Docker vereinfacht die Bereitstellung, Updates und Verwaltung von vLLM auf Ihrem VPS. Es isoliert Abhängigkeiten und sorgt für Reproduzierbarkeit, wodurch es für die meisten Nutzer die bevorzugte Methode gegenüber einer Bare-Metal-Installation ist.