AI / LLM VPS

خادم VPS لأحمال AI و LLM (محسّن لـ CPU)

خادم VPS لـ AI هو خادم KVM بمعالج CPU وذاكرة RAM وتخزين NVMe مخصّصة تستضيف فيه أحمال AI ذاتيًا بدلًا من الدفع لكل رمز. تعتمد خوادم VPS من X-ZoneServers على CPU فقط، لذا تناسب النماذج المُكمَّمة الصغيرة، والتضمينات، وتنسيق RAG، وقواعد البيانات المتجهية، وبوابات API إلى النماذج المُستضافة. لا توجد لدينا عتاد GPU، لذا فإنّ التدريب على GPU والاستدلال الفوري على النماذج الكبيرة خارج النطاق.

تعمل خوادم AI VPS لدينا على تقنية KVM الافتراضية بذاكرة RAM وأنوية CPU وأقراص NVMe SSD مضمونة لكل نسخة، وهو ما يهم لأنّ استدلال LLM على CPU مقيّد بعرض النطاق الترددي للذاكرة وهامش ذاكرة RAM، لا بـ GPU. يحتاج نموذج بحجم 7B-8B مُكمَّم إلى Q4 GGUF عادةً إلى نحو 16 GB من ذاكرة RAM لتحميله وتقديمه بأريحية؛ بينما تتّسع نماذج 2B-3B ونماذج التضمين في 4-8 GB. تشمل كل خطة عرض نطاق 1 Gbps بلا حدود استهلاك، وتخفيف هجمات DDoS يصل إلى 1 Tbps، وصلاحيات root كاملة، واتفاقية مستوى خدمة بوقت تشغيل 99.9%، ونشرًا في أقل من 60 ثانية عبر 12 مركز بيانات في أوروبا وأمريكا الشمالية.

< 60s
زمن النشر
1 Gbps
شبكة بلا حدود استهلاك
12
موقعًا حول العالم
Up to 1 Tbps
حماية من هجمات DDoS

لماذا تنجح هذه الخدمة

بنية تحتية مصمّمة لتناسب طبيعة العمل — موارد مخصّصة، وليست خادمًا عامًا.

CPU فقط، بنطاق صريح

لا توجد عتاد GPU، لذا نوجّهك إلى ما يعمل جيدًا على CPU: النماذج المُكمَّمة الصغيرة، والتضمينات، والتصنيف، و RAG، وليس التدريب على GPU أو الاستدلال الفوري على النماذج الكبيرة.

ذاكرة RAM وأقراص NVMe مخصّصة

يمنح KVM كل خادم VPS ذاكرة RAM ومعالج CPU وأقراص NVMe SSD مضمونة. هامش ذاكرة RAM هو القيد الحقيقي لاستدلال LLM على CPU، ونحن لا نتجاوز سعة ذاكرتك أبدًا.

استضافة 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 بواجهة API محلية متوافقة مع OpenAI.

جاهز لـ RAG وقواعد البيانات المتجهية

استضف Qdrant أو Weaviate أو Postgres مع pgvector كخلفية RAG خاصة، إضافةً إلى Redis وطبقة التنسيق لديك، على النسخة نفسها المدعومة بـ NVMe.

بوابة AI وأتمتة

شغّل بوابة API أو موجّهًا لـ AI أمام النماذج المُستضافة، وأتمت مسارات الوكلاء عبر n8n أو Flowise أو LangChain أو LlamaIndex خلف نقطة نهاية HTTP مستقرة.

فوترة بالساعة بحدّ أقصى

ادفع ابتداءً من EUR 0.0056/ساعة وأنشئ الخوادم فقط عند تشغيل مهمة. التكلفة محدودة عند السعر الشهري، فالخادم الذي يعمل على مدار الساعة لا يتجاوز أبدًا الخطة المُعلنة.

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

الأسئلة الشائعة

هل يمكن تشغيل AI أو LLM على خادم VPS دون GPU؟
نعم، للأحمال المناسبة. تعمل النماذج المفتوحة الصغيرة والمُكمَّمة على CPU: نماذج 2B-3B في 4-8 GB من ذاكرة RAM، ونماذج 7B-8B بصيغة Q4 GGUF في نحو 16 GB. تعمل التضمينات والتصنيف والتلخيص وتنسيق RAG جميعها بشكل جيد. أمّا التدريب على GPU والاستدلال الفوري على النماذج 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 يعادل تقريبًا حجم النموذج المُكمَّم إضافةً إلى هامش لنظام التشغيل وعملية التقديم: نحو 4-8 GB لنماذج 2B-3B، ونحو 16 GB لنموذج بحجم 7B-8B بصيغة Q4 GGUF. تحتاج قواعد البيانات المتجهية وفهارس التضمين إلى ذاكرة RAM إضافية فوق النموذج.
هل يمكنني تشغيل Ollama على خادم VPS من X-ZoneServers؟
نعم. بصلاحيات root كاملة على خادم VPS بنظام Linux يمكنك تثبيت Ollama أو llama.cpp وتقديم نماذج GGUF عبر واجهة API محلية متوافقة مع OpenAI على المنفذ 11434. التزم بالنماذج المُكمَّمة الصغيرة المضبوطة على حجم ذاكرة RAM لديك. توقّع من عدد آحاد إلى عشرات منخفضة من الرموز في الثانية، وهو ما يناسب المهام بالدفعات وغير المتزامنة.
ما مدى سرعة استدلال LLM على CPU مقارنةً بـ GPU؟
أبطأ، وتلك هي المقايضة الصريحة. على CPU ترى عادةً من بضعة إلى نحو عشرة رموز في الثانية، وهو أقل بكثير من سرعة GPU. وهذا مناسب للتلخيص والاستخراج والتصنيف والتضمينات والمهام الليلية بالدفعات، لكن ليس للدردشة التفاعلية عالية السرعة. للدردشة الفورية، ضع نموذجًا مُستضافًا خلف بوابة AI تعمل على خادم VPS الخاص بك.
هل يمكنني استضافة خلفية RAG أو قاعدة بيانات متجهية على هذه الخوادم؟
نعم. تجعل أقراص NVMe SSD وذاكرة RAM المخصّصة 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. تغطّي نسخة بمواصفات 4 vCPU / 16 GB / NVMe معظم عمليات نشر RAG في مراحلها المبكّرة.
هل تقدّمون خوادم GPU للتدريب أو الضبط الدقيق؟
لا. لا توجد لدى X-ZoneServers عتاد GPU، لذا فإنّ التدريب على GPU، والضبط الدقيق على نطاق واسع، والاستدلال الفوري على النماذج الكبيرة خارج النطاق. تعدّ خوادم VPS لدينا الأفضل لأحمال AI المناسبة لـ CPU: النماذج الصغيرة، والتضمينات، و RAG، والأتمتة، والعمل كبوابة إلى النماذج المُستضافة. وللحوسبة الأثقل، راجع خوادمنا المخصّصة.

أنشئ خادم AI VPS في أقل من 60 ثانية

أنشئ خادم KVM VPS محسّنًا لـ CPU لـ Ollama و RAG وأتمتة AI. فوترة بالساعة بحدّ أقصى عند السعر الشهري، مع أقراص NVMe وحماية من DDoS مشمولتين.