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AI / LLM VPS

AI 및 LLM 워크로드용 VPS (CPU 최적화)

AI용 VPS는 전용 CPU, RAM, NVMe 스토리지를 갖춘 KVM 서버로, 토큰당 비용을 지불하는 대신 AI 워크로드를 직접 호스팅합니다. X-ZoneServers VPS는 CPU 전용이므로 소형 양자화 모델, 임베딩, RAG 오케스트레이션, 벡터 데이터베이스, 호스팅 모델로의 API 게이트웨이에 적합합니다. GPU 하드웨어가 없으므로 GPU 학습과 대형 모델 실시간 추론은 범위에 포함되지 않습니다.

당사 AI VPS는 인스턴스당 보장된 RAM, CPU 코어, NVMe SSD를 갖춘 KVM 가상화에서 실행됩니다. CPU LLM 추론은 GPU가 아니라 메모리 대역폭과 RAM 여유분에 좌우되므로 이는 중요합니다. Q4 GGUF로 양자화한 7B-8B 모델은 보통 로드해 원활히 서빙하려면 약 16 GB RAM이 필요하고, 2B-3B 모델과 임베딩 모델은 4-8 GB에 들어갑니다. 모든 요금제는 1 Gbps 무제한 대역폭, 최대 1 Tbps DDoS 완화, 완전한 root 권한, 99.9% 가동 시간 SLA를 포함하며, 유럽과 북미 12개 데이터센터에서 60초 이내에 배포됩니다.

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< 60s
배포 시간
1 Gbps
무제한 네트워크
12
글로벌 거점
Up to 1 Tbps
DDoS 방어

그 이유

워크로드에 맞춘 인프라 — 범용 서버가 아닌 전용 리소스를 제공합니다.

CPU 전용, 솔직한 범위

GPU 하드웨어가 없으므로 CPU에서 잘 돌아가는 것 — 소형 양자화 모델, 임베딩, 분류, RAG — 을 안내하며, GPU 학습이나 대형 모델 실시간 추론은 안내하지 않습니다.

전용 RAM 및 NVMe

KVM은 각 VPS에 보장된 RAM, CPU, NVMe SSD를 제공합니다. RAM 여유분이 CPU LLM 추론의 실질적 제약이며, 당사는 메모리를 절대 초과 할당하지 않습니다.

Ollama 및 llama.cpp 셀프 호스팅

Ubuntu, Debian, AlmaLinux, Rocky Linux에서 완전한 root 권한으로 Ollama나 llama.cpp를 실행해, OpenAI 호환 로컬 API로 3B-8B GGUF 모델을 서빙하세요.

RAG 및 벡터 DB 준비 완료

Qdrant, Weaviate나 pgvector를 적용한 Postgres를 비공개 RAG 백엔드로 호스팅하고, Redis와 오케스트레이션 계층까지 동일한 NVMe 기반 인스턴스에 함께 두세요.

AI 게이트웨이 및 자동화

호스팅 모델 앞단에 AI API 게이트웨이나 라우터를 실행하고, 안정적인 HTTP 엔드포인트 뒤에서 n8n, Flowise, LangChain, LlamaIndex로 에이전트 파이프라인을 자동화하세요.

시간제 청구, 상한 적용

EUR 0.0056/시간부터 결제하고 작업이 돌아갈 때만 서버를 띄우세요. 비용은 월 요금에서 상한이 적용되므로, 24/7 가동하는 VPS도 표시된 요금제를 초과하지 않습니다.

이런 분께 적합

이 서버는 데이터 소유권, 안정적인 HTTP API, 요청당 속도 제한이 없는 환경을 원하는 AI 빌더에 적합합니다. 소형 오픈 모델을 위해 Ollama나 llama.cpp를 실행하고, RAG 백엔드로 Qdrant, Weaviate나 pgvector를 적용한 Postgres를 호스팅하며, n8n, Flowise, LangChain, LlamaIndex로 파이프라인을 오케스트레이션하세요. 많은 팀이 VPS를 OpenAI나 Anthropic의 호스팅 모델 앞단에 두는 AI API 게이트웨이 또는 라우터로 활용합니다. 속도에 대해서는 현실적으로 보세요. CPU에서는 초당 한 자릿수에서 낮은 두 자릿수 토큰을 기대할 수 있어, 배치 및 비동기 작업에 이상적입니다. GPU 학습과 파인튜닝은 당사 CPU 전용 플릿에서 범위에 포함되지 않습니다.

  • 소형 양자화 3B-8B 모델을 위한 Ollama 또는 llama.cpp 셀프 호스팅
  • Qdrant, Weaviate, pgvector를 활용한 RAG 백엔드
  • 임베딩 및 문서 분류 배치 작업
  • 호스팅 모델로의 AI API 게이트웨이 및 라우터
  • n8n 및 Flowise AI 자동화 파이프라인
  • 비공개 API 뒤의 챗봇 및 에이전트 백엔드

자주 묻는 질문

GPU 없이 VPS에서 AI나 LLM을 실행할 수 있나요?
적합한 워크로드라면 가능합니다. 소형·양자화 오픈 모델은 CPU에서 실행됩니다. 2B-3B 모델은 4-8 GB RAM, 7B-8B Q4 GGUF 모델은 약 16 GB에서 돌아갑니다. 임베딩, 분류, 요약, RAG 오케스트레이션은 모두 잘 작동합니다. GPU 학습과 대형 모델 실시간 추론은 CPU에서 실행되지 않으며 여기서는 범위에 포함되지 않습니다.
VPS에서 LLM을 호스팅하려면 RAM이 얼마나 필요한가요?
RAM은 CPU 추론의 결정적 제약입니다. 양자화 모델 크기에 OS와 서빙 프로세스 여유분을 더해 잡으세요. 2B-3B 모델은 약 4-8 GB, Q4 GGUF의 7B-8B 모델은 약 16 GB입니다. 벡터 데이터베이스와 임베딩 인덱스는 모델 외에 추가 RAM이 필요합니다.
X-ZoneServers VPS에서 Ollama를 실행할 수 있나요?
예. Linux VPS에서 완전한 root 권한으로 Ollama나 llama.cpp를 설치하고, 포트 11434의 로컬 OpenAI 호환 API로 GGUF 모델을 서빙할 수 있습니다. RAM에 맞춘 소형 양자화 모델을 사용하세요. 초당 한 자릿수에서 낮은 두 자릿수 토큰을 기대할 수 있어, 배치 및 비동기 작업에 적합합니다.
CPU LLM 추론은 GPU에 비해 얼마나 빠른가요?
더 느리며, 그것이 솔직한 절충점입니다. CPU에서는 보통 초당 몇 개에서 열 개 남짓한 토큰이 나오며, 이는 GPU 처리량에 크게 못 미칩니다. 요약, 추출, 분류, 임베딩, 야간 배치 작업에는 적합하지만, 고처리량 인터랙티브 채팅에는 맞지 않습니다. 실시간 채팅에는 VPS에서 실행되는 AI 게이트웨이 뒤에 호스팅 모델을 두세요.
이 VPS에서 RAG 백엔드나 벡터 데이터베이스를 호스팅할 수 있나요?
예. NVMe SSD와 전용 RAM 덕분에 이 서버는 Qdrant, Weaviate, pgvector를 적용한 Postgres 같은 셀프 호스팅 벡터 데이터베이스와 함께 Redis, n8n·LangChain·LlamaIndex 같은 오케스트레이션 계층을 두기에 적합합니다. 4 vCPU / 16 GB / NVMe 인스턴스면 대부분의 초기 단계 RAG 배포를 감당합니다.
학습이나 파인튜닝을 위한 GPU 서버를 제공하나요?
아니요. X-ZoneServers는 GPU 하드웨어가 없으므로 GPU 학습, 대규모 파인튜닝, 대형 모델 실시간 추론은 범위에 포함되지 않습니다. 당사 VPS는 소형 모델, 임베딩, RAG, 자동화, 호스팅 모델 게이트웨이 같은 CPU 적합 AI에 가장 적합합니다. 더 무거운 컴퓨팅은 전용 서버를 참고하세요.

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