AI / LLM VPS
AI और LLM वर्कलोड के लिए VPS (CPU-ऑप्टिमाइज़्ड)
AI के लिए VPS अपने vCPU, RAM और SSD स्टोरेज वाला एक KVM सर्वर है, जहां आप प्रति टोकन भुगतान करने के बजाय AI वर्कलोड सेल्फ-होस्ट करते हैं। X-ZoneServers VPS केवल CPU वाले हैं, इसलिए वे छोटे क्वांटाइज़्ड मॉडल, एम्बेडिंग, RAG ऑर्केस्ट्रेशन, vector डेटाबेस और होस्ट किए गए मॉडल के लिए API गेटवे के लिए उपयुक्त हैं। हमारे पास कोई GPU हार्डवेयर नहीं है, इसलिए GPU ट्रेनिंग और बड़े मॉडल का रियल-टाइम इन्फ़रेंस इसके दायरे से बाहर हैं।
हमारे AI VPS KVM वर्चुअलाइज़ेशन पर चलते हैं, और हर इंस्टेंस में vCPU, RAM और SSD स्टोरेज होता है; RAM उदारता से चुनें, क्योंकि CPU पर LLM इन्फ़रेंस GPU से नहीं, बल्कि मेमोरी बैंडविड्थ और RAM हेडरूम से सीमित होता है। Q4 GGUF में क्वांटाइज़ किए गए 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 आ जाते हैं। हर प्लान में अनमीटर्ड ट्रैफ़िक, 1 Tbps हमेशा-चालू DDoS सुरक्षा (L3/L4), पूर्ण root एक्सेस और EU व US ईस्ट की सात VPS लोकेशन में लगभग एक मिनट में डिप्लॉयमेंट शामिल है।
~60s
डिप्लॉयमेंट समय
अनमीटर्ड
नेटवर्क ट्रैफ़िक
7
VPS लोकेशन
1 Tbps
हमेशा-चालू DDoS (L3/L4)
01हम क्यों
यह क्यों काम करता है
वर्कलोड के अनुरूप इन्फ्रास्ट्रक्चर — KVM आइसोलेशन और पूर्ण root, कोई जेनेरिक बॉक्स नहीं।
केवल CPU, ईमानदारी से तय दायरा
कोई GPU हार्डवेयर नहीं, इसलिए हम आपको वही बताते हैं जो CPU पर अच्छा चलता है: छोटे क्वांटाइज़्ड मॉडल, एम्बेडिंग, वर्गीकरण और RAG — GPU ट्रेनिंग या बड़े मॉडल का रियल-टाइम इन्फ़रेंस नहीं।
RAM हेडरूम और SSD
CPU पर LLM इन्फ़रेंस की असली सीमा RAM हेडरूम है, इसलिए प्लान का आकार मॉडल के अनुसार चुनें। हर KVM VPS मॉडल फ़ाइलों और इंडेक्स के लिए SSD स्टोरेज के साथ अपना कर्नेल चलाता है।
Ollama और llama.cpp सेल्फ-होस्ट करें
Ubuntu, Debian, AlmaLinux या Rocky Linux पर पूर्ण root एक्सेस से आप Ollama या llama.cpp चला सकते हैं, जो OpenAI-कंपैटिबल लोकल API के साथ 3B-8B GGUF मॉडल सर्व करते हैं।
RAG और vector DB के लिए तैयार
उसी SSD-आधारित इंस्टेंस पर निजी RAG बैकएंड के रूप में Qdrant, Weaviate या pgvector के साथ Postgres होस्ट करें, साथ ही Redis और अपनी ऑर्केस्ट्रेशन लेयर भी।
AI गेटवे और ऑटोमेशन
होस्ट किए गए मॉडल के आगे AI API गेटवे या राउटर चलाएं, और एक स्थिर HTTP एंडपॉइंट के पीछे n8n, Flowise, LangChain या LlamaIndex से एजेंट पाइपलाइन ऑटोमेट करें।
प्रति घंटा बिलिंग, सीमा के साथ
EUR 0.0056/घंटा से भुगतान करें और सर्वर केवल तभी चालू करें जब कोई जॉब चल रहा हो। लागत मासिक मूल्य पर सीमित है, इसलिए 24/7 चलने वाला VPS कभी सूचीबद्ध प्लान से अधिक नहीं होता।
02उपयोग के मामले
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
03प्रश्न
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या बिना GPU वाले VPS पर AI या LLM चलाया जा सकता है?
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, सारांशीकरण और RAG ऑर्केस्ट्रेशन सभी अच्छी तरह काम करते हैं। GPU ट्रेनिंग और बड़े मॉडल का रियल-टाइम इन्फ़रेंस CPU पर नहीं चलते और यहां दायरे से बाहर हैं।
VPS पर LLM होस्ट करने के लिए मुझे कितनी RAM चाहिए?
CPU इन्फ़रेंस में RAM ही निर्णायक सीमा है। मोटे तौर पर क्वांटाइज़्ड मॉडल के आकार के बराबर RAM, साथ में OS और सर्विंग प्रोसेस के लिए हेडरूम की योजना बनाएं: 2B-3B मॉडल के लिए लगभग 4-8 GB, और Q4 GGUF में 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। Linux VPS पर पूर्ण root एक्सेस के साथ आप Ollama या llama.cpp इंस्टॉल कर सकते हैं और पोर्ट 11434 पर लोकल OpenAI-कंपैटिबल API के ज़रिए GGUF मॉडल सर्व कर सकते हैं। अपनी RAM के अनुसार छोटे क्वांटाइज़्ड मॉडल ही चुनें। सिंगल-डिजिट से लो-डबल-डिजिट टोकन प्रति सेकंड की अपेक्षा करें, जो बैच और एसिंक्रोनस कामों के लिए उपयुक्त है।
GPU की तुलना में CPU पर LLM इन्फ़रेंस कितना तेज़ है?
धीमा, और यही ईमानदार समझौता है। CPU पर आमतौर पर कुछ से लेकर लगभग दर्जन भर टोकन प्रति सेकंड मिलते हैं, जो GPU थ्रूपुट से काफ़ी कम है। सारांश बनाने, जानकारी निकालने, वर्गीकरण, एम्बेडिंग और रात भर चलने वाले बैच जॉब के लिए यह ठीक है, लेकिन हाई-थ्रूपुट इंटरैक्टिव चैट के लिए नहीं। रियल-टाइम चैट के लिए, अपने VPS पर चल रहे AI गेटवे के पीछे कोई होस्ट किया गया मॉडल रखें।
क्या मैं इन VPS पर RAG बैकएंड या vector डेटाबेस होस्ट कर सकता हूं?
हां। SSD स्टोरेज और पूर्ण root इन सर्वरों को Qdrant, Weaviate या pgvector के साथ Postgres जैसे सेल्फ-होस्टेड vector डेटाबेस के लिए उपयुक्त बनाते हैं, साथ में Redis और n8n, LangChain या LlamaIndex जैसी ऑर्केस्ट्रेशन लेयर भी। 4 vCPU / 16 GB वाला इंस्टेंस शुरुआती चरण के अधिकांश RAG डिप्लॉयमेंट के लिए पर्याप्त 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 का रियल-टाइम इन्फ़रेंस दायरे से बाहर हैं। हमारे VPS CPU के लिए 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।
04संबंधित
संबंधित उत्पाद और उपयोग के मामले
शुरू करें
लगभग एक मिनट में AI VPS डिप्लॉय करें
Ollama, RAG और AI ऑटोमेशन के लिए CPU-ऑप्टिमाइज़्ड KVM VPS शुरू करें। मासिक मूल्य पर सीमित प्रति घंटा बिलिंग, साथ में SSD स्टोरेज और DDoS सुरक्षा शामिल।