8 LLM-inferentiekaders om te proberen in 2026

Samenvatting

LLM-inferentiekaders regelen batching, KV-cachebeheer en API-serving voor modellen die meerdere verzoeken tegelijk verwerken.

LLM-inferentiekaders voor productie-serving

Een model dat in een notebook draait, verwerkt doorgaans één verzoek tegelijk. Een productie-endpoint krijgt meerdere verzoeken binnen; elk verzoek gebruikt GPU-geheugen voor de key-value-cache, vraagt een plek in de batch en levert een eigen responsstroom.

Plain PyTorch en Hugging Face Transformers kunnen een model serveren, maar request scheduling, cachebeheer en de API-laag moet je dan zelf bouwen. Inference frameworks plaatsen die onderdelen tussen het model en de applicatie. Het artikel bespreekt acht kaders voor productieomgevingen met hoge doorvoer en voor lokale, edge- en resourcearme omgevingen.

vLLM, SGLang en MAX vergeleken

vLLM gebruikt PagedAttention om de KV-cache in kleine blokken te beheren. Continuous batching laat nieuwe verzoeken aansluiten bij een batch die al draait. Het framework biedt een OpenAI-compatibele server, een in-process bibliotheek voor batchtaken en ondersteuning voor NVIDIA-, AMD- en Intel-GPU’s, naast CPU’s en TPU’s.

SGLang combineert een backend-runtime met een frontendtaal voor complexe promptlogica. RadixAttention hergebruikt de KV-cache wanneer verzoeken een prefix delen. Het framework ondersteunt gestructureerde uitvoer, constrained decoding, diffusion-modellen en zowel server- als in-processgebruik.

MAX van Modular geeft controle tot op kernelniveau. Daarmee positioneert het artikel dit kader anders dan oplossingen die vooral de serverlaag abstraheren. De acht besproken opties bedienen dus niet één type werklast.

Concrete takeaway voor LLM-serving

Breng eerst het serveerprofiel in kaart: gelijktijdige verzoeken, complexe generatiepaden, gestructureerde uitvoer, hardware en deploymentlocatie. Test daarna gericht met vLLM, SGLang of MAX en meet latency, batchgedrag en GPU-geheugengebruik. Controleer ook of een OpenAI-compatibele API, een in-process bibliotheek of ondersteuning voor jouw hardware nodig is.