VPS per carichi di lavoro AI e LLM (ottimizzato per CPU)
Un VPS per AI è un server KVM con CPU, RAM e storage NVMe dedicati su cui ospiti in self-hosting i tuoi carichi di lavoro AI invece di pagare a token. I VPS di X-ZoneServers sono solo CPU, quindi sono adatti a piccoli modelli quantizzati, embedding, orchestrazione RAG, database vettoriali e gateway API verso modelli ospitati. Non disponiamo di hardware GPU, quindi l'addestramento su GPU e l'inferenza in tempo reale di modelli di grandi dimensioni sono fuori ambito.
I nostri VPS per AI girano su virtualizzazione KVM con RAM, core CPU e NVMe SSD garantiti per istanza, un aspetto che conta perché l'inferenza LLM su CPU è vincolata dalla banda di memoria e dal margine di RAM, non dalla GPU. Un modello da 7B-8B quantizzato a Q4 GGUF richiede in genere circa 16 GB di RAM per caricarsi e servire comodamente; i modelli da 2B-3B e i modelli di embedding stanno in 4-8 GB. Ogni piano include banda da 1 Gbps non misurata, mitigazione DDoS fino a 1 Tbps, accesso root completo, uno SLA di uptime del 99,9% e attivazione in meno di 60 secondi in 12 datacenter in Europa e Nord America.
Perché funziona
Infrastruttura calibrata sul carico di lavoro: risorse dedicate, non una macchina generica.
Solo CPU, con ambito trasparente
Nessun hardware GPU, quindi ti indirizziamo verso ciò che gira bene su CPU: piccoli modelli quantizzati, embedding, classificazione e RAG, non l'addestramento su GPU o l'inferenza in tempo reale di modelli di grandi dimensioni.
RAM e NVMe dedicate
KVM assegna a ogni VPS RAM, CPU e NVMe SSD garantiti. Il margine di RAM è il vero vincolo per l'inferenza LLM su CPU, e non sovrascriviamo mai la tua memoria.
Self-host di Ollama e llama.cpp
L'accesso root completo su Ubuntu, Debian, AlmaLinux o Rocky Linux ti consente di eseguire Ollama o llama.cpp servendo modelli GGUF da 3B-8B con un'API locale compatibile con OpenAI.
Pronto per RAG e database vettoriali
Ospita Qdrant, Weaviate o Postgres con pgvector come backend RAG privato, oltre a Redis e al tuo livello di orchestrazione, sulla stessa istanza con NVMe.
Gateway AI e automazione
Esegui un gateway o router API AI davanti a modelli ospitati e automatizza pipeline di agenti con n8n, Flowise, LangChain o LlamaIndex dietro un endpoint HTTP stabile.
Fatturazione oraria, con tetto
Paghi da EUR 0,0056/ora e attivi i server solo quando un job è in esecuzione. Il costo ha un tetto al prezzo mensile, così un VPS attivo 24/7 non supera mai il piano indicato.
Ideale per
Questi server sono adatti agli sviluppatori AI che vogliono proprietà dei dati, un'API HTTP stabile e nessun limite di frequenza per richiesta. Esegui Ollama o llama.cpp per piccoli modelli aperti, ospita Qdrant, Weaviate o Postgres con pgvector come backend RAG, e orchestra le pipeline con n8n, Flowise, LangChain o LlamaIndex. Molti team usano un VPS come gateway o router API AI davanti a modelli ospitati di OpenAI o Anthropic. Sii realista sulla velocità: aspettati da pochi a una dozzina circa di token al secondo su CPU, ideale per lavori batch e asincroni. L'addestramento e il fine-tuning su GPU sono fuori ambito sulla nostra flotta solo CPU.
- Self-hosting di Ollama o llama.cpp per piccoli modelli quantizzati da 3B-8B
- Backend RAG con Qdrant, Weaviate o pgvector
- Job batch di embedding e classificazione di documenti
- Gateway e router API AI verso modelli ospitati
- Pipeline di automazione AI con n8n e Flowise
- Backend di chatbot e agenti dietro un'API privata
Domande frequenti
Si può eseguire l'AI o un LLM su un VPS senza GPU?
Quanta RAM mi serve per ospitare un LLM su un VPS?
Posso eseguire Ollama su un VPS X-ZoneServers?
Quanto è veloce l'inferenza LLM su CPU rispetto a una GPU?
Posso ospitare un backend RAG o un database vettoriale su questi VPS?
Offrite server GPU per addestramento o fine-tuning?
Prodotti e casi d'uso correlati
Attiva un VPS per AI in meno di 60 secondi
Avvia un VPS KVM ottimizzato per CPU per Ollama, RAG e automazione AI. Fatturazione oraria con tetto al prezzo mensile, con NVMe e protezione DDoS inclusi.