AI / LLM VPS
خادم VPS لأحمال AI و LLM (محسّن لـ CPU)
خادم VPS لـ AI هو خادم KVM بموارده الخاصة من vCPU و RAM وتخزين SSD، تستضيف عليه أحمال AI ذاتيًا بدلًا من الدفع مقابل كل رمز (token). خوادم VPS من X-ZoneServers تعتمد على CPU فقط، لذا فهي تناسب النماذج المُكمَّمة الصغيرة، والتضمينات، وتنسيق RAG، وقواعد البيانات المتجهية، وبوابات API إلى النماذج المُستضافة. لا نملك عتاد GPU، لذا فالتدريب على GPU والاستدلال الآني للنماذج الكبيرة خارج النطاق.
تعمل خوادم AI VPS لدينا بافتراضية KVM مع موارد vCPU و RAM وتخزين SSD لكل نسخة؛ اختر ذاكرة RAM بسخاء، لأن استدلال LLM على CPU محكوم بعرض نطاق الذاكرة وهامش RAM المتاح، لا بـ GPU. يحتاج نموذج 7B-8B مُكمَّم بصيغة Q4 GGUF عادةً إلى نحو 16 GB من ذاكرة RAM ليُحمَّل ويُقدَّم بأريحية؛ أما نماذج 2B-3B ونماذج التضمين فتكفيها 4-8 GB. تشمل كل خطة حركة بيانات غير محدودة، وحماية دائمة من DDoS بسعة 1 Tbps (L3/L4)، وصلاحيات root كاملة، ونشرًا خلال دقيقة تقريبًا عبر سبعة مواقع VPS في الاتحاد الأوروبي وشرق الولايات المتحدة.
~60s
زمن النشر
غير محدودة
حركة بيانات الشبكة
7
مواقع VPS
1 Tbps
حماية DDoS دائمة (L3/L4)
01لماذا نحن
لماذا تنجح هذه الخدمة
بنية تحتية تلائم عبء العمل — عزل KVM وصلاحيات root كاملة، لا خادم عام نمطي.
CPU فقط، بنطاق محدّد بصراحة
لا يوجد عتاد GPU، لذا نوجّهك إلى ما يعمل جيدًا على CPU: النماذج المُكمَّمة الصغيرة، والتضمينات، والتصنيف، و RAG، لا التدريب على GPU أو الاستدلال الآني للنماذج الكبيرة.
هامش RAM و SSD
هامش ذاكرة RAM هو القيد الحقيقي لاستدلال LLM على CPU، لذا اختر الخطة وفق حجم النموذج. يعمل كل خادم KVM VPS بنواته الخاصة مع تخزين SSD لملفات النماذج والفهارس.
استضف Ollama و llama.cpp ذاتيًا
تتيح لك صلاحيات root الكاملة على Ubuntu أو Debian أو AlmaLinux أو Rocky Linux تشغيل Ollama أو llama.cpp لتقديم نماذج GGUF بحجم 3B-8B عبر واجهة API محلية متوافقة مع OpenAI.
جاهز لـ RAG وقواعد البيانات المتجهية
استضف Qdrant أو Weaviate أو Postgres مع pgvector كخلفية RAG خاصة، إلى جانب Redis وطبقة التنسيق لديك، على النسخة نفسها المدعومة بتخزين SSD.
بوابة AI والأتمتة
شغّل بوابة AI API أو موجّهًا أمام النماذج المُستضافة، وأتمِت مسارات عمل الوكلاء عبر n8n أو Flowise أو LangChain أو LlamaIndex خلف نقطة نهاية HTTP مستقرة.
فوترة بالساعة بسقف محدّد
ادفع ابتداءً من EUR 0.0056/ساعة وشغّل الخوادم فقط عندما تعمل مهمة ما. التكلفة محدودة بسقف السعر الشهري، فخادم VPS الذي يعمل 24/7 لا يتجاوز أبدًا الخطة المُعلنة.
02حالات الاستخدام
مثالية لـ
تناسب هذه الخوادم مطوّري AI الذين يريدون ملكية البيانات، وواجهة HTTP API مستقرة، وعدم وجود حدود معدّل لكل طلب. شغّل Ollama أو llama.cpp للنماذج المفتوحة الصغيرة، واستضف Qdrant أو Weaviate أو Postgres مع pgvector كخلفية RAG، ونسّق مسارات العمل عبر n8n أو Flowise أو LangChain أو LlamaIndex. تستخدم فرق كثيرة خادم VPS كبوابة API أو موجّه لـ AI أمام النماذج المُستضافة من OpenAI أو Anthropic. كن واقعيًا بشأن السرعة: توقّع من عدد آحاد إلى عشرات منخفضة من الرموز في الثانية على CPU، وهو مثالي للعمل بالدفعات وغير المتزامن. التدريب والضبط الدقيق على GPU خارج النطاق على أسطولنا المعتمد على CPU فقط.
- استضافة Ollama أو llama.cpp ذاتيًا للنماذج المُكمَّمة الصغيرة بحجم 3B-8B
- خلفيات RAG مع Qdrant أو Weaviate أو pgvector
- مهام التضمين وتصنيف المستندات بالدفعات
- بوابات وموجّهات AI API إلى النماذج المُستضافة
- مسارات أتمتة AI عبر n8n و Flowise
- خلفيات روبوتات الدردشة والوكلاء خلف واجهة API خاصة
03أسئلة
الأسئلة الشائعة
هل يمكن تشغيل AI أو LLM على خادم VPS دون GPU؟
نعم، لأحمال العمل المناسبة. تعمل النماذج المفتوحة الصغيرة والمُكمَّمة على CPU: نماذج 2B-3B ضمن 4-8 GB من ذاكرة RAM، ونماذج 7B-8B بصيغة Q4 GGUF ضمن نحو 16 GB. وتعمل التضمينات والتصنيف والتلخيص وتنسيق RAG جميعها بشكل جيد. أما التدريب على GPU والاستدلال الآني للنماذج الكبيرة فلا يعملان على CPU وهما خارج النطاق هنا.
ما حجم ذاكرة RAM التي أحتاجها لاستضافة LLM على خادم VPS؟
ذاكرة RAM هي القيد الحاسم للاستدلال على CPU. خطّط لما يقارب حجم النموذج المُكمَّم إضافةً إلى هامش لنظام التشغيل وعملية التقديم: نحو 4-8 GB لنماذج 2B-3B، ونحو 16 GB لنموذج 7B-8B بصيغة Q4 GGUF. وتحتاج قواعد البيانات المتجهية وفهارس التضمين إلى ذاكرة RAM إضافية فوق ما يحتاجه النموذج.
هل يمكنني تشغيل Ollama على خادم VPS من X-ZoneServers؟
نعم. بصلاحيات root كاملة على خادم Linux VPS يمكنك تثبيت Ollama أو llama.cpp وتقديم نماذج GGUF عبر واجهة API محلية متوافقة مع OpenAI على المنفذ 11434. التزم بالنماذج المُكمَّمة الصغيرة التي تناسب حجم ذاكرة RAM لديك. توقّع من آحاد الرموز إلى عشرات منخفضة منها في الثانية، وهو ما يناسب المهام الدفعية وغير المتزامنة.
ما سرعة استدلال LLM على CPU مقارنةً بـ GPU؟
أبطأ، وهذه هي المقايضة بصراحة. على CPU ترى عادةً من بضعة رموز إلى نحو اثني عشر رمزًا في الثانية، وهو أقل بكثير من إنتاجية GPU. وهذا مناسب للتلخيص والاستخراج والتصنيف والتضمينات والمهام الدفعية الليلية، لكنه لا يناسب الدردشة التفاعلية عالية الإنتاجية. للدردشة الآنية، ضع نموذجًا مُستضافًا خلف بوابة AI تعمل على خادم VPS الخاص بك.
هل يمكنني استضافة خلفية RAG أو قاعدة بيانات متجهية على خوادم VPS هذه؟
نعم. يجعل تخزين SSD وصلاحيات root الكاملة هذه الخوادم مناسبة لقواعد البيانات المتجهية ذاتية الاستضافة مثل Qdrant أو Weaviate أو Postgres مع pgvector، إلى جانب Redis وطبقة تنسيق مثل n8n أو LangChain أو LlamaIndex. تغطي نسخة بـ 4 vCPU / 16 GB معظم عمليات نشر RAG في مراحلها المبكرة.
هل تقدّمون خوادم GPU للتدريب أو الضبط الدقيق؟
لا. لا تملك X-ZoneServers عتاد GPU، لذا فالتدريب على GPU والضبط الدقيق على نطاق واسع والاستدلال الآني للنماذج الكبيرة خارج النطاق. خوادم VPS لدينا هي الأنسب لأحمال AI الملائمة لـ CPU: النماذج الصغيرة، والتضمينات، و RAG، والأتمتة، والعمل كبوابة إلى النماذج المُستضافة. للحوسبة الأثقل، اطّلع على خوادمنا المخصّصة.
04ذو صلة
منتجات وحالات استخدام ذات صلة
ابدأ
انشر خادم AI VPS خلال دقيقة تقريبًا
شغّل خادم KVM VPS محسّنًا لـ CPU من أجل Ollama و RAG وأتمتة AI. فوترة بالساعة بحدّ أقصى عند السعر الشهري، مع تخزين SSD وحماية DDoS مشمولين.