Die Inferenzschicht entscheidet, was der Betrieb eines Modells kostet und wie schnell es antwortet. Diese Projekte umfassen Serving-Engines, Batching, Quantisierung und die Speichertricks, mit denen ein Modell auf Hardware passt, die du schon besitzt.
In die Inferenz fließen die KI-Budgets tatsächlich. Das Training macht die Schlagzeilen, das Serving macht die Rechnung — und ein Faktor drei Unterschied im Durchsatz zwischen zwei Engines mit denselben Gewichten ist Routine, keine Ausnahme.
Die Projekte hier liegen an verschiedenen Punkten dieser Kurve: reine Engines, Routing- und Batching-Schichten sowie Speicheroptimierungen, mit denen ein größeres Modell auf kleinere Hardware passt. Jede Beschreibung sagt, welche Schicht es ist — denn zwei Schichten zu kombinieren, die beide das Scheduling besitzen wollen, ist der häufigste Weg, diesen Stack kaputtzumachen.
18 analysierte Projekte passen zu diesem Thema.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden inference optimization-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden ai memory-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden llm inference-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden llm framework-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden token compression-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden machine learning-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden large language models-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden large language models-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden kv cache-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden recursive language models-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden llm inference-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden model compression-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden rust-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden characterai-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden kv cache-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden llm inference-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden ai optimization-Basis aufsetzt.
Spare Wochen an Eigenentwicklung, indem du auf einer funktionierenden claude code-Basis aufsetzt.
Aktualisiert: 2026-08-17