Rechercher
Vorteile der Personalverstärkung durch Smartbrain.io
DSGVO-konform
Live-Coding verifiziert
CET-Zeitzone
48h Matching
3,2% Bestehensquote
IP-Schutz ab Tag 1
NDA vor Projektstart
Skalierbare Verträge
PagedAttention-Expertise
Kubernetes-Deployments
BSI-Grundschutz
Monatlich kündbar
Erfahrungsberichte technischer Führungskräfte
Wir benötigten Hilfe bei der Skalierung unserer LLM-Inferenz. Der vLLM-Experte von Smartbrain.io optimierte unser PagedAttention-Setup und reduzierte die GPU-Kosten um 40%.
Dr. Thomas Müller
VP of Engineering
Münchner SaaS-Unternehmen (150 Mitarbeiter)
Die Integration des OpenAI-kompatiblen API-Servers in unsere Legacy-Umgebung war komplex. Der Remote-Ingenieur löste das kontinuierliche Batching-Problem innerhalb von zwei Wochen.
Sarah Schmidt
CTO
Hamburger FinTech Scale-up
Die DSGVO-Konformität und Rechtssicherheit waren für uns entscheidend. Smartbrain.io stellte uns einen Architekten zur Seite, der unser vLLM-Cluster auf TISAX-Niveau absicherte.
Markus Weber
IT-Leiter
Schweizer Versicherer (500 Mitarbeiter)
Unser Tensor-Parallelismus über mehrere A100-GPUs war fehleranfällig. Der Spezialist debuggte die Ray-Orchestrierung und stabilisierte den Durchsatz signifikant.
Julia Klein
Head of AI
Berliner KI-Agentur
Wir hatten extreme Latenzen bei Peak-Lasten. Das implementierte Continuous Batching durch den Smartbrain.io-Entwickler halbierte unsere Antwortzeiten während des Black Friday.
Michael Bauer
Lead Developer
Österreichischer E-Commerce Konzern
Die schnelle Bereitstellung war beeindruckend. Nach 5 Tagen war der Entwickler im Sprint und automatisierte unsere vLLM-Deployments via Helm-Charts im Kubernetes-Cluster.
Anna Hoffmann
Director of Platform Engineering
Mittelständischer MedTech-Hersteller
Branchenspezifische vLLM-Integration
FinTech
Latenzkritische Betrugserkennung in Echtzeit. vLLM verarbeitet Transaktionsdaten via kontinuierlichem Batching, um Anomalien zu identifizieren. Smartbrain.io-Ingenieure implementieren die nötige Infrastruktur unter strenger Einhaltung von BaFin-Regulierungen und DSGVO-Vorgaben für Finanzdaten.
HealthTech
Verarbeitung medizinischer Dokumentation unter Einhaltung von HIPAA und DSGVO. vLLM dient der Extraktion von Entitäten aus Arztbriefen. Unsere Experten sichern die Datenhoheit durch On-Premise-Deployments und verschlüsselte API-Endpunkte, die BSI-Grundschutz-Anforderungen erfüllen.
E-Commerce
Bewältigung von Lastspitzen während Sales-Events. vLLM generiert personalisierte Produktbeschreibungen auf Knopfdruck. Wir stellen Ingenieure bereit, die das Auto-Scaling der vLLM-Instanzen in Kubernetes optimieren, um Infrastrukturkosten im Idle-Zustand zu minimieren.
Automotive
Validierung von Konstruktionsdaten und Handbüchern mittels LLMs. Für OEMs und Zulieferer integrieren wir vLLM in TISAX-konforme Umgebungen. Die Spezialisten implementieren Modelle mit Tensor-Parallelismus auf dedizierten GPU-Clustern für niedrigste Latenzen.
LegalTech
Juristische Dokumentenanalyse bei großen Kanzleien. vLLM beschleunigt das Contract Review durch effizientes Speichermanagement (PagedAttention). Smartbrain.io-Entwickler stellen sicher, dass keine sensiblen Mandantendaten den sicheren On-Premise-Cluster verlassen.
InsurTech
Automatisierte Schadensfallbearbeitung durch LLM-Inferenz. vLLM verarbeitet große Textmengen aus Polizzen und Gutachten. Unsere Remote-Experten bauen hochverfügbare Inferenz-Pipelines, die den strengen Audit-Anforderungen der Versicherungswirtschaft gerecht werden.
Logistik
Routen- und Kapazitätsplanung durch Auswertung unstrukturierter Daten. vLLM verarbeitet Wetter- und Verkehrsberichte in Echtzeit. Smartbrain.io-Teams orchestrieren die vLLM-Server via Ray, um globale Logistikströme effizienter zu steuern und Engpässe zu vermeiden.
Media & Publishing
Generierung und Zusammenfassung von Artikeln im großen Maßstab. vLLM bedient tausende parallele Anfragen von Redaktionssystemen. Unsere Ingenieure implementieren die OpenAI-kompatiblen API-Endpunkte und optimieren den Throughput für Hochverfügbarkeit.
SaaS
Integration von KI-Assistenten in bestehende Plattformen. vLLM dient als Backend für Feature-Requests. Wir verstärken Ihr Team mit Entwicklern, die die vLLM-Architektur in Ihre bestehende CI/CD-Pipeline und Microservice-Struktur reibungslos integrieren.
Typische Projektszenarien mit vLLM-Experten
Szenario: Inferenz-Skalierung im FinTech
Ausgangslage: Die bestehende LLM-Inferenz auf Basis von HuggingFace Transformers war bei hohem Traffic instabil und verursachte hohe GPU-Kosten.
Die vLLM-Lösung: Der Smartbrain.io-Ingenieur migrierte den Serving-Stack auf vLLM, implementierte kontinuierliches Batching und passte die PagedAttention-Konfiguration an den verfügbaren VRAM an.
Resultat: Der GPU-Durchsatz verdreifachte sich, die Latenz sank um 60% und die Infrastrukturkosten halbierten sich.
Die vLLM-Lösung: Der Smartbrain.io-Ingenieur migrierte den Serving-Stack auf vLLM, implementierte kontinuierliches Batching und passte die PagedAttention-Konfiguration an den verfügbaren VRAM an.
Resultat: Der GPU-Durchsatz verdreifachte sich, die Latenz sank um 60% und die Infrastrukturkosten halbierten sich.
Szenario: Multi-GPU-Deployment im HealthTech
Ausgangslage: Ein feinabgestimmtes 70B-Modell musste On-Premise für eine medizinische Analyseplattform bereitgestellt werden, scheiterte aber an Speicherengpässen und DSGVO-Restriktionen.
Die vLLM-Lösung: Integration von Tensor-Parallelismus über 4 A100-GPUs hinweg mit Ray zur Orchestrierung. Der Experte sicherte die API-Endpunkte ab und automatisierte das Deployment via Helm.
Resultat: DSGVO-konforme Bereitstellung mit einer Verfügbarkeit von 99,9% und stabilen Inferenzzeiten unter 200ms.
Die vLLM-Lösung: Integration von Tensor-Parallelismus über 4 A100-GPUs hinweg mit Ray zur Orchestrierung. Der Experte sicherte die API-Endpunkte ab und automatisierte das Deployment via Helm.
Resultat: DSGVO-konforme Bereitstellung mit einer Verfügbarkeit von 99,9% und stabilen Inferenzzeiten unter 200ms.
Szenario: API-Migration im E-Commerce
Ausgangslage: Das Entwicklerteam war langsam, da proprietäre API-Strukturen das Testen neuer Modelle blockierten.
Die vLLM-Lösung: Der zugewiesene Remote-Entwickler implementierte den OpenAI-kompatiblen API-Server von vLLM und erstellte ein A/B-Testing-Framework für Modellwechsel.
Resultat: Die Release-Zyklen für neue KI-Features halbierten sich, da das Team nun Standard-SDKs nutzen konnte.
Die vLLM-Lösung: Der zugewiesene Remote-Entwickler implementierte den OpenAI-kompatiblen API-Server von vLLM und erstellte ein A/B-Testing-Framework für Modellwechsel.
Resultat: Die Release-Zyklen für neue KI-Features halbierten sich, da das Team nun Standard-SDKs nutzen konnte.
vLLM-Experten in 48 Stunden matchen
Über 120 platzierte Engineering-Teams und eine Kundenbewertung von 4,9/5 bestätigen unseren technischen Auswahlprozess. Starten Sie Ihr Projekt innerhalb von 5-7 Werktagen.
Kooperationsmodelle für vLLM-Projekte
Erweiterung bestehender Teams
Sie benötigen zusätzlichen Throughput für Ihr aktuelles Sprint-Ziel? Wir integrieren verifizierte vLLM-Entwickler in Ihr bestehendes Scrum-Team. Die Ingenieure arbeiten in Ihrer CET-Zeitzone, nutzen Ihre Tools (Jira, GitHub) und übernehmen sofort Tickets zur Inferenzoptimierung oder API-Entwicklung.
Dedizierte vLLM-Architekten
Für den Aufbau neuer LLM-Serving-Infrastrukturen von Grund auf. Unsere Architekten entwerfen die Systemlandschaft, definieren die Tensor-Parallelismus-Strategie und wählen die passenden GPU-Instanzen. Sie legen den Grundstein für skalierbare, kosteneffiziente und DSGVO-konforme KI-Plattformen.
Code-Audits & Refactoring
Bestehende LLM-Deployments leiden oft unter ineffizientem Speichermanagement oder suboptimalen Batch-Größen. Unsere Spezialisten analysieren Ihren vLLM-Code, identifizieren Engpässe im PagedAttention-Handling und refaktorieren die Codebase für maximalen GPU-Durchsatz und Stabilität.
LLM-Migration & Deployment
Wechsel von proprietären oder langsamen Serving-Lösungen zu vLLM. Die Smartbrain.io-Experten planen die Migration, implementieren das kontinuierliche Batching und containerisieren die Anwendung für Kubernetes. Der Übergang erfolgt gesteuert und minimiert Ausfallzeiten in der Produktion.
On-Premise & Cloud-Integration
Egal, ob Sie Ihre Modelle aus Gründen des Datenschutzes im eigenen Rechenzentrum betreiben oder in der Cloud skalieren müssen. Wir stellen Ingenieure, die vLLM-Cluster über Ray in hybriden Umgebungen orchestrieren und Audit-relevante Sicherheitsstandards wie ISO 27001 oder BSI-Grundschutz implementieren.
Support & Betriebsüberwachung
Nach dem Go-Live benötigen Sie kontinuierliche Überwachung der Inferenz-Metriken. Unsere Ingenieure überwachen GPU-Auslastung, Latenzen und Fehlerraten in Ihren vLLM-Instanzen. Bei Anomalien greifen sie dank CET-Überlappung sofort ein und passen Ressourcen dynamisch an.
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