VPS IA / LLM

VPS pour Charges de Travail IA et LLM (Optimisé CPU)

Un VPS pour IA est un serveur KVM avec CPU, RAM et stockage NVMe dédiés sur lequel vous auto-hébergez vos charges IA au lieu de payer au token. Les VPS X-ZoneServers sont CPU uniquement : ils conviennent aux petits modèles quantisés, aux embeddings, à l'orchestration RAG, aux bases vectorielles et aux passerelles d'API vers des modèles hébergés. Nous n'avons aucun matériel GPU, donc l'entraînement sur GPU et l'inférence en temps réel de grands modèles sont hors périmètre.

Nos VPS IA tournent sous virtualisation KVM avec de la RAM, des cœurs CPU et du NVMe SSD garantis par instance, ce qui compte parce que l'inférence LLM sur CPU est limitée par la bande passante mémoire et la marge de RAM, pas par le GPU. Un modèle 7B-8B quantisé en Q4 GGUF nécessite généralement environ 16 GB de RAM pour se charger et servir confortablement ; les modèles 2B-3B et les modèles d'embeddings tiennent dans 4-8 GB. Chaque offre inclut une bande passante 1 Gbps non facturée au volume, une mitigation DDoS jusqu'à 1 Tbps, un accès root complet, un SLA de disponibilité de 99,9 % et un déploiement en moins de 60 secondes sur 12 datacenters en Europe et en Amérique du Nord.

< 60 s
Temps de déploiement
1 Gbps
Réseau non facturé au volume
12
Emplacements mondiaux
Jusqu'à 1 Tbps
Protection DDoS

Pourquoi ça fonctionne

Une infrastructure adaptée à la charge de travail : des ressources dédiées, pas une machine générique.

CPU uniquement, périmètre honnête

Aucun matériel GPU : nous vous orientons donc vers ce qui tourne bien sur CPU, les petits modèles quantisés, les embeddings, la classification et le RAG, pas l'entraînement sur GPU ni l'inférence en temps réel de grands modèles.

RAM et NVMe dédiés

KVM donne à chaque VPS de la RAM, du CPU et du NVMe SSD garantis. La marge de RAM est la vraie contrainte pour l'inférence LLM sur CPU, et nous ne suroccupons jamais votre mémoire.

Auto-hébergez Ollama et llama.cpp

L'accès root complet sous Ubuntu, Debian, AlmaLinux ou Rocky Linux vous laisse faire tourner Ollama ou llama.cpp servant des modèles GGUF 3B-8B via une API locale compatible OpenAI.

Prêt pour RAG et base vectorielle

Hébergez Qdrant, Weaviate ou Postgres avec pgvector comme backend RAG privé, plus Redis et votre couche d'orchestration, sur la même instance adossée à du NVMe.

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 point d'accès HTTP stable.

Facturation horaire, 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.

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

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 dans 4-8 GB de RAM et les modèles 7B-8B Q4 GGUF dans environ 16 GB. Les embeddings, la classification, le résumé et l'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 hors périmètre ici.
De combien de RAM ai-je besoin pour héberger un LLM sur un VPS ?
La RAM est la contrainte déterminante pour l'inférence sur CPU. Prévoyez environ 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 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 dimensionnés à votre RAM. Attendez-vous à quelques unités à une douzaine de tokens par seconde, ce qui convient aux tâches par lots et asynchrones.
À quel point l'inférence LLM sur CPU est-elle rapide comparée à un GPU ?
Plus lente, et c'est le compromis honnête. Sur CPU, vous observez généralement de quelques unités à une douzaine de tokens par seconde, bien en dessous du débit GPU. C'est parfait pour résumer, extraire, classer, les embeddings et les jobs par lots de nuit, mais pas pour du chat interactif à haut débit. Pour du chat en temps réel, placez un modèle hébergé derrière une passerelle IA tournant sur votre VPS.
Puis-je héberger un backend RAG ou une base vectorielle sur ces VPS ?
Oui. Le SSD NVMe et la RAM dédiée font de ces serveurs un bon choix pour des bases vectorielles auto-hébergées telles que 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 / NVMe 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 n'a 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 les mieux adaptés à l'IA appropriée au CPU : petits modèles, embeddings, RAG, automatisation et rôle de passerelle vers des modèles hébergés. Pour du calcul plus lourd, consultez nos serveurs dédiés.

Déployez un VPS IA en moins de 60 secondes

Lancez un VPS KVM optimisé CPU pour Ollama, le RAG et l'automatisation IA. Facturation horaire plafonnée au prix mensuel, avec NVMe et protection DDoS inclus.