VPS IA / LLM
VPS para Cargas de Trabajo de IA y LLM (Optimizado para CPU)
Un VPS para IA es un servidor KVM con su propia vCPU, RAM y almacenamiento SSD en el que autoalojas cargas de trabajo de IA en lugar de pagar por token. Los VPS de X-ZoneServers son solo CPU, así que encajan con modelos pequeños cuantizados, embeddings, orquestación RAG, bases de datos vectoriales y pasarelas de API hacia modelos alojados. No tenemos hardware de GPU, así que el entrenamiento en GPU y la inferencia en tiempo real de modelos grandes quedan fuera del alcance.
Nuestros VPS para IA funcionan con virtualización KVM, con vCPU, RAM y almacenamiento SSD por instancia; dimensiona la RAM con generosidad, porque la inferencia de LLM en CPU está limitada por el ancho de banda de memoria y el margen de RAM, no por la GPU. Un modelo de 7B-8B cuantizado a Q4 GGUF suele necesitar unos 16 GB de RAM para cargarse y servirse con holgura; los modelos de 2B-3B y los modelos de embeddings caben en 4-8 GB. Todos los planes incluyen tráfico sin medición, protección DDoS siempre activa de 1 Tbps (L3/L4), acceso root completo y despliegue en aproximadamente un minuto en siete ubicaciones VPS de la UE y el este de EE. UU.
~60s
Tiempo de despliegue
Sin medición
Tráfico de red
7
Ubicaciones VPS
1 Tbps
Protección DDoS siempre activa (L3/L4)
01Por qué nosotros
Por qué funciona
Infraestructura adaptada a cada carga de trabajo: aislamiento KVM y root completo, no una máquina genérica.
Solo CPU, con un alcance honesto
Sin hardware de GPU, así que te indicamos lo que funciona bien en CPU: modelos pequeños cuantizados, embeddings, clasificación y RAG, no entrenamiento en GPU ni inferencia en tiempo real de modelos grandes.
Margen de RAM y SSD
El margen de RAM es la verdadera limitación de la inferencia de LLM en CPU, así que dimensiona el plan según el modelo. Cada VPS KVM ejecuta su propio kernel con almacenamiento SSD para los archivos de los modelos y los índices.
Autoaloja Ollama y llama.cpp
El acceso root completo en Ubuntu, Debian, AlmaLinux o Rocky Linux te permite ejecutar Ollama o llama.cpp para servir modelos GGUF de 3B-8B con una API local compatible con OpenAI.
Preparado para RAG y bases de datos vectoriales
Aloja Qdrant, Weaviate o Postgres con pgvector como backend RAG privado, además de Redis y tu capa de orquestación, en la misma instancia con almacenamiento SSD.
Pasarela de IA y automatización
Ejecuta una pasarela o router de API de IA delante de modelos alojados y automatiza pipelines de agentes con n8n, Flowise, LangChain o LlamaIndex detrás de un endpoint HTTP estable.
Facturación por horas, con tope
Paga desde EUR 0,0056/hora y levanta servidores solo cuando haya un trabajo en marcha. El coste tiene un tope en el precio mensual, así que un VPS funcionando 24/7 nunca supera el plan indicado.
02Casos de uso
Ideal para
Estos servidores encajan con los desarrolladores de IA que quieren propiedad de los datos, una API HTTP estable y sin límites de peticiones. Ejecuta Ollama o llama.cpp para modelos abiertos pequeños, aloja Qdrant, Weaviate o Postgres con pgvector como backend RAG, y orquesta pipelines con n8n, Flowise, LangChain o LlamaIndex. Muchos equipos usan un VPS como pasarela o router de API de IA delante de modelos alojados de OpenAI o Anthropic. Sé realista con la velocidad: espera de un dígito a poco más de diez tokens por segundo en CPU, ideal para trabajo por lotes y asíncrono. El entrenamiento y el ajuste fino (fine-tuning) en GPU quedan fuera del alcance en nuestra flota solo de CPU.
- Autoalojar Ollama o llama.cpp para modelos pequeños cuantizados de 3B-8B
- Backends RAG con Qdrant, Weaviate o pgvector
- Trabajos por lotes de embeddings y clasificación de documentos
- Pasarelas y routers de API de IA hacia modelos alojados
- Pipelines de automatización de IA con n8n y Flowise
- Backends de chatbots y agentes tras una API privada
03Preguntas
Preguntas frecuentes
¿Se puede ejecutar IA o un LLM en un VPS sin GPU?
Sí, para las cargas de trabajo adecuadas. Los modelos abiertos pequeños y cuantizados funcionan en CPU: los de 2B-3B con 4-8 GB de RAM y los de 7B-8B en Q4 GGUF con unos 16 GB. Los embeddings, la clasificación, el resumen de textos y la orquestación RAG funcionan bien. El entrenamiento en GPU y la inferencia en tiempo real de modelos grandes no funcionan en CPU y aquí quedan fuera del alcance.
¿Cuánta RAM necesito para alojar un LLM en un VPS?
La RAM es la limitación decisiva para la inferencia en CPU. Calcula aproximadamente el tamaño del modelo cuantizado más un margen para el sistema operativo y el proceso que lo sirve: unos 4-8 GB para modelos de 2B-3B y alrededor de 16 GB para un modelo de 7B-8B en Q4 GGUF. Las bases de datos vectoriales y los índices de embeddings necesitan RAM adicional, además de la del modelo.
¿Puedo ejecutar Ollama en un VPS de X-ZoneServers?
Sí. Con acceso root completo en un VPS Linux puedes instalar Ollama o llama.cpp y servir modelos GGUF a través de una API local compatible con OpenAI en el puerto 11434. Limítate a modelos pequeños cuantizados acordes con tu RAM. Espera de un dígito a poco más de diez tokens por segundo, lo que resulta adecuado para tareas por lotes y asíncronas.
¿Qué velocidad tiene la inferencia de LLM en CPU comparada con una GPU?
Es más lenta, y esa es la contrapartida honesta. En CPU se suelen obtener desde unos pocos hasta una docena de tokens por segundo, muy por debajo del rendimiento de una GPU. Es suficiente para resumir, extraer, clasificar, generar embeddings y trabajos por lotes nocturnos, pero no para un chat interactivo de alto rendimiento. Para chat en tiempo real, coloca un modelo alojado detrás de una pasarela de IA que se ejecute en tu VPS.
¿Puedo alojar un backend RAG o una base de datos vectorial en estos VPS?
Sí. El almacenamiento SSD y el root completo hacen que estos servidores encajen bien con bases de datos vectoriales autoalojadas como Qdrant, Weaviate o Postgres con pgvector, junto con Redis y una capa de orquestación como n8n, LangChain o LlamaIndex. Una instancia de 4 vCPU / 16 GB cubre la mayoría de los despliegues RAG en fase inicial.
¿Ofrecéis servidores con GPU para entrenamiento o fine-tuning?
No. X-ZoneServers no tiene hardware de GPU, así que el entrenamiento en GPU, el fine-tuning a escala y la inferencia en tiempo real de modelos grandes quedan fuera del alcance. Nuestros VPS son ideales para IA adecuada a la CPU: modelos pequeños, embeddings, RAG, automatización y uso como pasarela hacia modelos alojados. Para cargas de cómputo más pesadas, consulta nuestros servidores dedicados.
04Relacionado
Productos y casos de uso relacionados
Empezar
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