VPS IA / LLM
VPS pour Charges de Travail IA et LLM (Optimisé CPU)
Un VPS pour l'IA est un serveur KVM doté de ses propres vCPU, RAM et stockage SSD, sur lequel vous auto-hébergez vos charges d'IA au lieu de payer au token. Les VPS X-ZoneServers sont uniquement CPU : ils conviennent aux petits modèles quantisés, aux embeddings, à l'orchestration RAG, aux bases de données vectorielles et aux passerelles API vers des modèles hébergés. Nous n'avons pas de matériel GPU : l'entraînement sur GPU et l'inférence en temps réel de grands modèles sont hors périmètre.
Nos VPS IA tournent sous virtualisation KVM, avec vCPU, RAM et stockage SSD propres à chaque instance ; dimensionnez généreusement la RAM, car l'inférence LLM sur CPU est limitée par la bande passante mémoire et la marge de RAM, pas par un GPU. Un modèle 7B-8B quantisé en Q4 GGUF demande généralement environ 16 GB de RAM pour se charger et servir confortablement ; les modèles 2B-3B et les modèles d'embedding tiennent dans 4-8 GB. Chaque offre inclut le trafic illimité, une protection DDoS permanente de 1 Tbps (L3/L4), un accès root complet et un déploiement en une minute environ dans sept emplacements VPS de l'UE et de l'Est des États-Unis.
~60s
Temps de déploiement
Illimité
Trafic réseau
7
Emplacements VPS
1 Tbps
Protection DDoS permanente (L3/L4)
01Pourquoi nous
Pourquoi ça fonctionne
Une infrastructure adaptée à la charge de travail — isolation KVM et root complet, pas une machine générique.
CPU uniquement, en toute transparence
Pas de matériel GPU : nous vous orientons donc vers ce qui tourne bien sur CPU, à savoir les petits modèles quantisés, les embeddings, la classification et le RAG, et non vers l'entraînement GPU ou l'inférence en temps réel de grands modèles.
Marge de RAM et SSD
La marge de RAM est la vraie contrainte de l'inférence LLM sur CPU : dimensionnez donc l'offre en fonction du modèle. Chaque VPS KVM exécute son propre noyau, avec un stockage SSD pour les fichiers de modèles et les index.
Auto-hébergez Ollama et llama.cpp
L'accès root complet sur Ubuntu, Debian, AlmaLinux ou Rocky Linux vous permet de faire tourner Ollama ou llama.cpp pour servir des modèles GGUF 3B-8B via une API locale compatible OpenAI.
Prêt pour le RAG et les bases vectorielles
Hébergez Qdrant, Weaviate ou Postgres avec pgvector comme backend RAG privé, ainsi que Redis et votre couche d'orchestration, sur la même instance sur SSD.
Passerelle IA et automatisation
Faites tourner une passerelle ou un routeur d'API IA devant des modèles hébergés, et automatisez des pipelines d'agents avec n8n, Flowise, LangChain ou LlamaIndex derrière un endpoint HTTP stable.
Facturation à l'heure, plafonnée
Payez dès EUR 0,0056/heure et ne lancez des serveurs que lorsqu'un job tourne. Le coût est plafonné au prix mensuel : un VPS qui tourne 24/7 ne dépasse jamais l'offre affichée.
02Cas d'usage
Idéal pour
Ces serveurs conviennent aux créateurs d'IA qui veulent la propriété de leurs données, une API HTTP stable et aucune limite de débit par requête. Faites tourner Ollama ou llama.cpp pour de petits modèles ouverts, hébergez Qdrant, Weaviate ou Postgres avec pgvector comme backend RAG, et orchestrez vos pipelines avec n8n, Flowise, LangChain ou LlamaIndex. De nombreuses équipes utilisent un VPS comme passerelle ou routeur d'API IA devant des modèles hébergés d'OpenAI ou d'Anthropic. Soyez réaliste sur la vitesse : attendez-vous à un débit de l'ordre de quelques unités à une douzaine de tokens par seconde sur CPU, idéal pour le travail par lots et asynchrone. L'entraînement et le fine-tuning sur GPU sont hors périmètre sur notre flotte CPU uniquement.
- Auto-héberger Ollama ou llama.cpp pour de petits modèles quantisés 3B-8B
- Backends RAG avec Qdrant, Weaviate ou pgvector
- Jobs par lots d'embeddings et de classification de documents
- Passerelles et routeurs d'API IA vers des modèles hébergés
- Pipelines d'automatisation IA n8n et Flowise
- Backends de chatbots et d'agents derrière une API privée
03Questions
Questions fréquentes
Peut-on faire tourner de l'IA ou un LLM sur un VPS sans GPU ?
Oui, pour les bonnes charges de travail. Les petits modèles ouverts et quantisés tournent sur CPU : les modèles 2B-3B avec 4-8 GB de RAM et les modèles 7B-8B Q4 GGUF avec environ 16 GB. Embeddings, classification, résumé et orchestration RAG fonctionnent tous bien. L'entraînement sur GPU et l'inférence en temps réel de grands modèles ne tournent pas sur CPU et sont ici hors périmètre.
De combien de RAM ai-je besoin pour héberger un LLM sur un VPS ?
La RAM est la contrainte déterminante de l'inférence sur CPU. Prévoyez à peu près la taille du modèle quantisé, plus une marge pour l'OS et le processus de service : environ 4-8 GB pour les modèles 2B-3B, et environ 16 GB pour un modèle 7B-8B en Q4 GGUF. Les bases de données vectorielles et les index d'embeddings nécessitent de la RAM supplémentaire en plus du modèle.
Puis-je faire tourner Ollama sur un VPS X-ZoneServers ?
Oui. Avec un accès root complet sur un VPS Linux, vous pouvez installer Ollama ou llama.cpp et servir des modèles GGUF via une API locale compatible OpenAI sur le port 11434. Restez sur de petits modèles quantisés adaptés à votre RAM. Attendez-vous à un débit de l'ordre de quelques unités à une douzaine de tokens par seconde, ce qui convient aux tâches par lots et asynchrones.
Quelle est la vitesse de l'inférence LLM sur CPU par rapport à un GPU ?
Plus lente, et c'est là le compromis honnête. Sur CPU, on obtient généralement de quelques tokens à une douzaine par seconde, bien en dessous du débit d'un GPU. Cela convient au résumé, à l'extraction, à la classification, aux embeddings et aux traitements par lots de nuit, mais pas au chat interactif à haut débit. Pour du chat en temps réel, placez un modèle hébergé derrière une passerelle IA qui tourne sur votre VPS.
Puis-je héberger un backend RAG ou une base de données vectorielle sur ces VPS ?
Oui. Le stockage SSD et le root complet font de ces serveurs un bon choix pour des bases de données vectorielles auto-hébergées comme Qdrant, Weaviate ou Postgres avec pgvector, aux côtés de Redis et d'une couche d'orchestration comme n8n, LangChain ou LlamaIndex. Une instance 4 vCPU / 16 GB couvre la plupart des déploiements RAG en phase de démarrage.
Proposez-vous des serveurs GPU pour l'entraînement ou le fine-tuning ?
Non. X-ZoneServers ne dispose d'aucun matériel GPU : l'entraînement sur GPU, le fine-tuning à grande échelle et l'inférence en temps réel de grands modèles sont hors périmètre. Nos VPS sont idéaux pour l'IA adaptée au CPU : petits modèles, embeddings, RAG, automatisation et rôle de passerelle vers des modèles hébergés. Pour des besoins de calcul plus lourds, consultez nos serveurs dédiés.
04Voir aussi
Produits et cas d'usage associés
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Déployez un VPS IA en une minute environ
Lancez un VPS KVM optimisé CPU pour Ollama, le RAG et l'automatisation IA. Facturation à l'heure plafonnée au prix mensuel, stockage SSD et protection DDoS inclus.