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AI / LLM VPS

AI और LLM वर्कलोड के लिए VPS (CPU-ऑप्टिमाइज़्ड)

AI के लिए VPS समर्पित CPU, RAM और NVMe स्टोरेज वाला एक KVM सर्वर है जहां आप प्रति टोकन भुगतान करने के बजाय AI वर्कलोड को सेल्फ-होस्ट करते हैं। X-ZoneServers VPS CPU-ओनली हैं, इसलिए वे छोटे क्वांटाइज़्ड मॉडल, एम्बेडिंग, RAG ऑर्केस्ट्रेशन, vector डेटाबेस और होस्ट किए गए मॉडल के लिए API गेटवे हेतु उपयुक्त हैं। हमारे पास कोई GPU हार्डवेयर नहीं है, इसलिए GPU ट्रेनिंग और बड़े-मॉडल रियल-टाइम इन्फ़रेंस इसके दायरे से बाहर हैं।

हमारे AI VPS प्रति इंस्टेंस गारंटीशुदा RAM, CPU कोर और NVMe SSD के साथ KVM वर्चुअलाइज़ेशन पर चलते हैं, जो इसलिए मायने रखता है क्योंकि CPU LLM इन्फ़रेंस मेमोरी बैंडविड्थ और RAM हेडरूम से बंधा होता है, GPU से नहीं। Q4 GGUF में क्वांटाइज़्ड एक 7B-8B मॉडल को आराम से लोड और सर्व करने के लिए आमतौर पर लगभग 16 GB RAM चाहिए; 2B-3B मॉडल और एम्बेडिंग मॉडल 4-8 GB में फ़िट होते हैं। हर प्लान में 1 Gbps अनमीटर्ड बैंडविड्थ, 1 Tbps तक DDoS शमन, पूर्ण root एक्सेस, एक 99.9% अपटाइम SLA और यूरोप व उत्तरी अमेरिका के 12 डेटासेंटर में 60 सेकंड से कम में डिप्लॉयमेंट शामिल है।

VPS डिप्लॉय करेंहमारी टीम से बात करें
< 60s
डिप्लॉयमेंट समय
1 Gbps
अनमीटर्ड नेटवर्क
12
वैश्विक लोकेशन
Up to 1 Tbps
DDoS सुरक्षा

यह क्यों काम करता है

वर्कलोड के अनुरूप इंफ्रास्ट्रक्चर — समर्पित संसाधन, कोई जेनेरिक बॉक्स नहीं।

CPU-ओनली, ईमानदारी से परिभाषित

कोई GPU हार्डवेयर नहीं, इसलिए हम आपको वही बताते हैं जो CPU पर अच्छा चलता है: छोटे क्वांटाइज़्ड मॉडल, एम्बेडिंग, वर्गीकरण और RAG, न कि GPU ट्रेनिंग या बड़े-मॉडल रियल-टाइम इन्फ़रेंस।

समर्पित RAM और NVMe

KVM हर VPS को गारंटीशुदा RAM, CPU और NVMe SSD देता है। CPU LLM इन्फ़रेंस के लिए RAM हेडरूम असली बाधा है, और हम कभी आपकी मेमोरी को ओवरसब्सक्राइब नहीं करते।

Ollama और llama.cpp सेल्फ-होस्ट करें

Ubuntu, Debian, AlmaLinux या Rocky Linux पर पूर्ण root एक्सेस आपको एक OpenAI-कंपैटिबल लोकल API के साथ 3B-8B GGUF मॉडल सर्व करते हुए Ollama या llama.cpp चलाने देता है।

RAG और vector DB के लिए तैयार

एक निजी RAG बैकएंड के रूप में Qdrant, Weaviate या pgvector के साथ Postgres होस्ट करें, साथ ही Redis और आपकी ऑर्केस्ट्रेशन लेयर, उसी NVMe-समर्थित इंस्टेंस पर।

AI गेटवे और ऑटोमेशन

होस्ट किए गए मॉडल के सामने एक AI API गेटवे या राउटर चलाएं, और n8n, Flowise, LangChain या LlamaIndex के साथ एक स्थिर HTTP एंडपॉइंट के पीछे एजेंट पाइपलाइन को स्वचालित करें।

प्रति घंटा बिलिंग, सीमित

EUR 0.0056/घंटा से भुगतान करें और सर्वर केवल तभी शुरू करें जब कोई जॉब चले। लागत मासिक मूल्य पर सीमित है, इसलिए 24/7 चलने वाला कोई VPS कभी सूचीबद्ध प्लान से अधिक नहीं होता।

इनके लिए आदर्श

ये सर्वर उन AI बिल्डर के लिए उपयुक्त हैं जो डेटा स्वामित्व, एक स्थिर HTTP API और कोई प्रति-अनुरोध रेट सीमा नहीं चाहते। छोटे ओपन मॉडल के लिए Ollama या llama.cpp चलाएं, RAG बैकएंड के रूप में Qdrant, Weaviate या pgvector के साथ Postgres होस्ट करें, और n8n, Flowise, LangChain या LlamaIndex के साथ पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेट करें। कई टीमें OpenAI या Anthropic के होस्ट किए गए मॉडल के सामने VPS को एक AI API गेटवे या राउटर के रूप में उपयोग करती हैं। गति पर यथार्थवादी रहें: CPU पर सिंगल-डिजिट से लो-डबल-डिजिट टोकन प्रति सेकंड की अपेक्षा करें, जो बैच और एसिंक्रोनस काम के लिए आदर्श है। GPU ट्रेनिंग और फ़ाइन-ट्यूनिंग हमारे CPU-ओनली बेड़े पर इसके दायरे से बाहर हैं।

  • छोटे क्वांटाइज़्ड 3B-8B मॉडल के लिए Ollama या llama.cpp को सेल्फ-होस्ट करना
  • Qdrant, Weaviate या pgvector के साथ RAG बैकएंड
  • एम्बेडिंग और डॉक्यूमेंट-वर्गीकरण बैच जॉब
  • होस्ट किए गए मॉडल के लिए AI API गेटवे और राउटर
  • n8n और Flowise AI ऑटोमेशन पाइपलाइन
  • एक निजी API के पीछे चैटबॉट और एजेंट बैकएंड

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या आप GPU के बिना VPS पर AI या LLM चला सकते हैं?
हां, सही वर्कलोड के लिए। छोटे और क्वांटाइज़्ड ओपन मॉडल CPU पर चलते हैं: 2B-3B मॉडल 4-8 GB RAM में और 7B-8B Q4 GGUF मॉडल लगभग 16 GB में। एम्बेडिंग, वर्गीकरण, सारांश और RAG ऑर्केस्ट्रेशन सभी अच्छी तरह काम करते हैं। GPU ट्रेनिंग और बड़े-मॉडल रियल-टाइम इन्फ़रेंस CPU पर नहीं चलते और यहां इसके दायरे से बाहर हैं।
VPS पर LLM होस्ट करने के लिए मुझे कितनी RAM चाहिए?
CPU इन्फ़रेंस के लिए RAM बाध्यकारी बाधा है। मोटे तौर पर क्वांटाइज़्ड मॉडल आकार के साथ OS और सर्विंग प्रोसेस के लिए हेडरूम की योजना बनाएं: 2B-3B मॉडल के लिए लगभग 4-8 GB, और Q4 GGUF में एक 7B-8B मॉडल के लिए लगभग 16 GB। Vector डेटाबेस और एम्बेडिंग इंडेक्स को मॉडल के ऊपर अतिरिक्त RAM चाहिए।
क्या मैं X-ZoneServers VPS पर Ollama चला सकता हूं?
हां। एक Linux VPS पर पूर्ण root एक्सेस के साथ आप Ollama या llama.cpp इंस्टॉल कर सकते हैं और पोर्ट 11434 पर एक लोकल OpenAI-कंपैटिबल API के ज़रिए GGUF मॉडल सर्व कर सकते हैं। अपनी RAM के अनुसार आकार के छोटे क्वांटाइज़्ड मॉडल तक सीमित रहें। सिंगल-डिजिट से लो-डबल-डिजिट टोकन प्रति सेकंड की अपेक्षा करें, जो बैच और एसिंक्रोनस कार्यों के लिए उपयुक्त है।
GPU की तुलना में CPU LLM इन्फ़रेंस कितना तेज़ है?
धीमा, और यही ईमानदार अदला-बदली है। CPU पर आप आमतौर पर कुछ से लेकर लगभग एक दर्जन टोकन प्रति सेकंड देखते हैं, जो GPU थ्रूपुट से काफ़ी कम है। यह सारांश बनाने, निष्कर्षण, वर्गीकरण, एम्बेडिंग और रातभर के बैच जॉब के लिए ठीक है, लेकिन हाई-थ्रूपुट इंटरैक्टिव चैट के लिए नहीं। रियल-टाइम चैट के लिए, अपने VPS पर चलने वाले एक AI गेटवे के पीछे एक होस्ट किया गया मॉडल रखें।
क्या मैं इन VPS पर RAG बैकएंड या vector डेटाबेस होस्ट कर सकता हूं?
हां। NVMe SSD और समर्पित RAM इन सर्वरों को Qdrant, Weaviate या pgvector के साथ Postgres जैसे सेल्फ-होस्टेड vector डेटाबेस के लिए अच्छा बनाते हैं, साथ ही Redis और n8n, LangChain या LlamaIndex जैसी ऑर्केस्ट्रेशन लेयर। एक 4 vCPU / 16 GB / NVMe इंस्टेंस अधिकांश प्रारंभिक-चरण RAG डिप्लॉयमेंट को कवर करता है।
क्या आप ट्रेनिंग या फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए GPU सर्वर देते हैं?
नहीं। X-ZoneServers के पास कोई GPU हार्डवेयर नहीं है, इसलिए GPU ट्रेनिंग, बड़े पैमाने पर फ़ाइन-ट्यूनिंग और बड़े-मॉडल रियल-टाइम इन्फ़रेंस इसके दायरे से बाहर हैं। हमारे VPS CPU-उपयुक्त AI के लिए सबसे अच्छे हैं: छोटे मॉडल, एम्बेडिंग, RAG, ऑटोमेशन और होस्ट किए गए मॉडल के लिए गेटवे के रूप में काम करना। भारी कंप्यूट के लिए, हमारे डेडिकेटेड सर्वर देखें।

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