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VPS IA / LLM

VPS para Cargas de Trabajo de IA y LLM (Optimizado para CPU)

Un VPS para IA es un servidor KVM con CPU, RAM y almacenamiento NVMe dedicados donde autoalojas cargas de trabajo de IA en lugar de pagar por token. Los VPS de X-ZoneServers son solo de CPU, así que son ideales para modelos pequeños cuantizados, embeddings, orquestación RAG, bases de datos vectoriales y pasarelas de API hacia modelos alojados. No tenemos hardware de GPU, por lo que el entrenamiento en GPU y la inferencia en tiempo real de modelos grandes quedan fuera del alcance.

Nuestros VPS de IA se ejecutan sobre virtualización KVM con RAM, núcleos de CPU y NVMe SSD garantizados por instancia, algo que importa 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 alrededor de 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. Cada plan incluye 1 Gbps de ancho de banda sin contador, hasta 1 Tbps de mitigación DDoS, acceso root completo, un SLA de disponibilidad del 99,9 % y despliegue en menos de 60 segundos en 12 centros de datos de Europa y Norteamérica.

Desplegar un VPSHabla con nuestro equipo
< 60 s
Tiempo de despliegue
1 Gbps
Red sin contador
12
Ubicaciones globales
Hasta 1 Tbps
Protección DDoS

Por qué funciona

Infraestructura ajustada a la carga de trabajo: recursos dedicados, no una máquina genérica.

Solo CPU, con un alcance honesto

No hay hardware de GPU, así que te orientamos hacia 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.

RAM y NVMe dedicados

KVM otorga a cada VPS RAM, CPU y NVMe SSD garantizados. El margen de RAM es la verdadera restricción para la inferencia de LLM en CPU, y nunca sobreasignamos tu memoria.

Autoaloja Ollama y llama.cpp

El acceso root completo en Ubuntu, Debian, AlmaLinux o Rocky Linux te permite ejecutar Ollama o llama.cpp sirviendo modelos GGUF de 3B-8B con una API local compatible con OpenAI.

Listo 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 respaldada por NVMe.

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 tras un endpoint HTTP estable.

Facturación por horas, con tope

Paga desde EUR 0,0056/hora y levanta servidores solo cuando se ejecuta un trabajo. El coste tiene un tope en el precio mensual, así que un VPS funcionando 24/7 nunca supera el plan indicado.

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

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 se ejecutan en CPU: modelos de 2B-3B en 4-8 GB de RAM y modelos de 7B-8B Q4 GGUF en alrededor de 16 GB. Los embeddings, la clasificación, el resumen y la orquestación RAG funcionan bien. El entrenamiento en GPU y la inferencia en tiempo real de modelos grandes no se ejecutan en CPU y quedan fuera del alcance aquí.
¿Cuánta RAM necesito para alojar un LLM en un VPS?
La RAM es la restricción determinante para la inferencia en CPU. Calcula aproximadamente el tamaño del modelo cuantizado más margen para el sistema operativo y el proceso de servicio: alrededor de 4-8 GB para modelos de 2B-3B, y unos 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 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. Cíñete a modelos pequeños cuantizados dimensionados a tu RAM. Espera de un dígito a poco más de diez tokens por segundo, lo que es ideal para tareas por lotes y asíncronas.
¿Qué tan rápida es la inferencia de LLM en CPU frente a una GPU?
Más lenta, y esa es la contrapartida honesta. En CPU normalmente verás de unos pocos a alrededor de una docena de tokens por segundo, muy por debajo del rendimiento de una GPU. Eso está bien para resumir, extraer, clasificar, embeddings y trabajos por lotes nocturnos, pero no para chat interactivo de alto rendimiento. Para chat en tiempo real, coloca un modelo alojado tras una pasarela de IA ejecutándose en tu VPS.
¿Puedo alojar un backend RAG o una base de datos vectorial en estos VPS?
Sí. El NVMe SSD y la RAM dedicada hacen de estos servidores una buena opción para 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 / NVMe cubre la mayoría de los despliegues RAG en fase inicial.
¿Ofrecéis servidores GPU para entrenamiento o ajuste fino?
No. X-ZoneServers no tiene hardware de GPU, así que el entrenamiento en GPU, el ajuste fino a escala y la inferencia en tiempo real de modelos grandes quedan fuera del alcance. Nuestros VPS son ideales para IA apropiada para CPU: modelos pequeños, embeddings, RAG, automatización y actuar como pasarela hacia modelos alojados. Para un cómputo más exigente, consulta nuestros servidores dedicados.

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