Hébergement vLLM en Europe
Une inférence LLM haute performance avec vLLM dans des datacenters européens.
Demandez à deux équipes de servir le même modèle ouvert sur le même GPU et vous pouvez obtenir des débits très différents. La différence vient généralement du moteur de service. HostYourAI exécute chaque modèle, partagé ou dédié, sur vLLM : le moteur open source devenu le standard de fait pour l'inférence LLM en production.
Vous profitez de l'efficacité de vLLM sans avoir à l'exploiter vous-même, sur des GPU de datacenters européens, derrière un point d'accès compatible OpenAI. Les prompts restent dans l'UE, un DPA est disponible et rien de ce que vous envoyez n'est jamais utilisé pour l'entraînement.
Pourquoi un hébergement vLLM dans l'UE
Un service efficace est aussi un choix de protection des données
Plus un seul GPU basé dans l'UE peut traiter de requêtes, moins il y a de pression pour déverser le trafic vers le cloud le moins cher de la semaine. Un moteur efficace sur du matériel européen garde tout le chemin, réseau, GPU et journaux, sous une juridiction favorable au RGPD.
Le streaming paraît rapide quand le serveur est proche
vLLM diffuse les tokens en SSE, et le streaming rend la distance visible : chaque fragment traverse le réseau. Servir les utilisateurs européens depuis plusieurs régions européennes garde ce chemin court.
Bien exploiter vLLM est un vrai métier
Mises à jour de version, compatibilité CUDA, réglage de la mémoire, sondes de santé : auto-héberger vLLM, c'est tout assumer. Ici, ce travail est fait pour vous, avec un SLA de disponibilité de 99,9 %, et si vous voulez d'abord comprendre la voie en autonomie, lisez Déployer son propre LLM avec vLLM.
from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://hostyourai.com/api/v1", api_key="hyai-...") client.chat.completions.create( model="llama-3.3-70b", messages=[{"role":"user","content":"Hallo!"}])
Le moteur de service compte plus que les caractéristiques brutes du GPU
La fiche technique d'un GPU ne dit presque rien des tokens par seconde sous trafic réel. Deux mécanismes de vLLM font l'essentiel du travail. Le batching continu signifie que le moteur n'attend pas la fin d'un lot pour admettre de nouvelles requêtes ; dès qu'une séquence se termine, la suivante prend sa place, et le GPU reste rarement inactif entre deux requêtes. PagedAttention gère le cache d'attention comme un système d'exploitation gère la mémoire, en petites pages plutôt qu'en un grand bloc contigu, ce qui réduit fortement la VRAM gaspillée et permet de loger plus de séquences simultanées sur la même carte. Pas de multiplicateurs de vitesse inventés ici ; l'effet pratique est simplement une meilleure utilisation par heure de GPU, que vous payiez au token sur l'EU Inference Router ou à l'heure sur des instances GPU dédiées. Les modèles populaires restent chargés grâce au warm pool du Router, et chaque instance dédiée exécute vLLM derrière sa propre clé API chiffrée.
| Terme vLLM | Ce que cela signifie pour vous |
|---|---|
| Batching continu | Les nouvelles requêtes rejoignent le flux en cours, moins de temps GPU inactif |
| PagedAttention | Moins de VRAM gaspillée, plus d'utilisateurs simultanés par GPU |
| Streaming SSE | Les tokens apparaissent au fil de leur génération, le chat reste réactif |
| Serveur compatible OpenAI | Vos SDK et outils existants fonctionnent sans modification |
| Warm pool | Les modèles populaires du Router répondent sans démarrage à froid |
| Clé API par instance | Votre point d'accès dédié est chiffré et n'appartient qu'à vous |
Comment démarrer
Choisissez un modèle dans le catalogue de modèles et appelez-le avec le SDK OpenAI standard. Le streaming fonctionne d'emblée.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://hostyourai.com/api/v1",
api_key="hyai-...",
)
stream = client.chat.completions.create(
model="gemma-3-12b",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain PagedAttention in one paragraph."}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")Questions sur l'hébergement vLLM
Dois-je configurer vLLM moi-même ?
Non. Sur le Router partagé, tout est géré, et les instances dédiées démarrent avec vLLM configuré pour le modèle choisi, y compris un contrôle du plancher de VRAM pour que le GPU ne soit jamais trop petit.
Le point d'accès est-il vraiment compatible OpenAI ?
Oui, /v1/chat/completions avec streaming SSE, et il existe aussi une couche de type Anthropic /v1/messages avec authentification x-api-key, pour un usage texte uniquement et un streaming en mémoire tampon.
Qu'est-ce qu'un démarrage à froid, et vais-je en subir un ?
Charger les poids d'un modèle sur un GPU prend du temps. Les modèles populaires du Router sont gardés chargés dans un warm pool, et le catalogue indique l'état de chaque modèle : warm, en cours de chauffe, déployable ou sur demande.
vLLM peut-il servir mon modèle affiné ?
Oui, sur une instance dédiée. vLLM charge les variantes à poids ouverts : un fine-tuning de Llama, Qwen ou Mistral se sert donc de la même façon que le modèle de base.
Comment mon instance dédiée est-elle protégée ?
Chaque instance a sa propre clé API chiffrée, le trafic passe en TLS et les données au repos sont chiffrées en AES-256. Les instances se mettent aussi en veille lorsqu'elles ne sont pas utilisées.
Combien cela coûte-t-il ?
Paiement à l'usage depuis un solde de crédits prépayé unique : au token sur le Router, à l'heure pour la capacité dédiée. Les détails figurent sur la page des tarifs.
Tout ce qu'il faut pour l'IA
De l'hébergement de modèles à une API destinée à vos clients, tout est conçu pour les développeurs et les entreprises qui veulent que leur IA tourne sur une infrastructure qu'ils contrôlent réellement, au sein de l'UE.
Vos données et vos modèles restent sur des GPU européens. Conçu pour respecter le RGPD.
Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, FLUX et bien d'autres. Choisissez-en un et il est prêt en quelques minutes, sans DevOps de votre côté.
Pointez votre client existant vers le Router et gardez vos outils. Sans réécriture, sans dépendance.
De zéro à un endpoint prêt en quelques minutes
Aucune infrastructure à gérer. Choisissez un modèle, obtenez une URL compatible OpenAI et livrez.
Choisissez un modèle
Choisissez dans le Model Garden ou collez n'importe quel ID HuggingFace. Définissez la VRAM et choisissez un GPU européen.
Obtenez votre endpoint
Nous déployons vLLM, exécutons les sondes de disponibilité et vous remettons une URL prête, compatible OpenAI et Anthropic, ainsi qu'une clé d'API.
Routez et livrez
Pointez votre client vers le Router. Il route automatiquement vers une instance démarrée, met les GPU au repos quand personne n'est connecté et journalise chaque requête.
Compatible avec les outils que vous utilisez déjà
Le Router parle les API OpenAI et Anthropic, il s'intègre donc directement aux clients et SDK que votre équipe utilise déjà. Il suffit de changer l'URL de base.
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Conçu pour les équipes qui ne peuvent pas envoyer leurs données ailleurs
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Frequently asked questions
Can I run this in the EU?
Yes. HostYourAI runs open models on GPUs in European datacenters via vLLM. Your prompts and outputs never leave the EU and there is no US cloud provider in the chain.
Is it GDPR-compliant?
Yes. All processing happens inside the EU, a Data Processing Agreement (DPA) is available and the subprocessor list is public. Open weights also mean no training on your data.
Is the API OpenAI-compatible?
Yes. Point your existing OpenAI or Anthropic client at our Router (https://hostyourai.com/api/v1), change only the base URL and API key. No rewrite, no lock-in.
What does it cost?
Pay-as-you-go on one prepaid credit balance: the shared router per token or a dedicated GPU per hour. Free to start, no minimum, no fixed monthly fee.
Works with 390+ open models
Text and image models on dedicated EU GPUs. Every model tested on our own hardware.
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