VPS AI / LLM
VPS dla obciążeń AI i LLM (zoptymalizowany pod CPU)
VPS dla AI to serwer KVM z własnymi vCPU, RAM i pamięcią SSD, na którym samodzielnie hostujesz obciążenia AI, zamiast płacić za każdy token. VPS od X-ZoneServers działają wyłącznie na CPU, więc nadają się do małych skwantyzowanych modeli, osadzeń, orkiestracji RAG, baz wektorowych i bram API do hostowanych modeli. Nie mamy sprzętu GPU, więc trenowanie na GPU i inferencja dużych modeli w czasie rzeczywistym są poza zakresem.
Nasze VPS dla AI działają w wirtualizacji KVM z vCPU, RAM i pamięcią SSD przypisanymi do każdej instancji; RAM dobieraj z naddatkiem, bo inferencję LLM na CPU ogranicza przepustowość pamięci i zapas RAM, a nie GPU. Model 7B-8B skwantyzowany do Q4 GGUF zwykle potrzebuje około 16 GB RAM, by komfortowo się załadować i obsługiwać zapytania; modele 2B-3B i modele osadzeń mieszczą się w 4-8 GB. Każdy plan obejmuje nielimitowany transfer, zawsze włączoną ochronę DDoS 1 Tbps (L3/L4), pełny dostęp root i wdrożenie w około minutę w siedmiu lokalizacjach VPS w UE i na wschodzie USA.
~60s
Czas wdrożenia
Nielimitowany
Transfer sieciowy
7
Lokalizacji VPS
1 Tbps
Zawsze włączona ochrona DDoS (L3/L4)
01Dlaczego my
Dlaczego to działa
Infrastruktura dopasowana do obciążenia — izolacja KVM i pełny root, a nie pierwszy lepszy serwer.
Tylko CPU, z uczciwie określonym zakresem
Nie mamy sprzętu GPU, więc wskazujemy to, co dobrze działa na CPU: małe skwantyzowane modele, osadzenia, klasyfikację i RAG, a nie trenowanie na GPU czy inferencję dużych modeli w czasie rzeczywistym.
Zapas RAM i SSD
Zapas RAM to rzeczywiste ograniczenie inferencji LLM na CPU, więc dobierz plan do modelu. Każdy VPS KVM działa na własnym jądrze z pamięcią SSD na pliki modeli i indeksy.
Self-hosting Ollama i llama.cpp
Pełny dostęp root na Ubuntu, Debianie, AlmaLinux lub Rocky Linux pozwala uruchomić Ollama lub llama.cpp serwujące modele GGUF 3B-8B przez lokalne API zgodne z OpenAI.
Gotowy na RAG i bazy wektorowe
Hostuj Qdrant, Weaviate lub Postgres z pgvector jako prywatny backend RAG, a do tego Redis i własną warstwę orkiestracji, na tej samej instancji z pamięcią SSD.
Brama AI i automatyzacja
Uruchom bramę API AI lub router przed hostowanymi modelami i automatyzuj pipeline'y agentów z n8n, Flowise, LangChain lub LlamaIndex za stabilnym endpointem HTTP.
Rozliczenie godzinowe z limitem
Płać od EUR 0,0056/godz. i uruchamiaj serwery tylko wtedy, gdy wykonujesz zadanie. Koszt jest ograniczony do ceny miesięcznej, więc VPS działający 24/7 nigdy nie przekroczy podanego planu.
02Zastosowania
Idealne dla
Te serwery pasują twórcom AI, którzy chcą własności danych, stabilnego API HTTP i braku limitów na żądanie. Uruchamiaj Ollama lub llama.cpp dla małych otwartych modeli, hostuj Qdrant, Weaviate lub Postgres z pgvector jako backend RAG i orkiestruj pipeline'y z n8n, Flowise, LangChain lub LlamaIndex. Wiele zespołów wykorzystuje VPS jako bramę API AI lub router przed hostowanymi modelami od OpenAI czy Anthropic. Bądź realistą co do prędkości: na CPU spodziewaj się od kilku do kilkunastu tokenów na sekundę, co jest idealne do pracy wsadowej i asynchronicznej. Trenowanie i dostrajanie na GPU są poza zakresem w naszej flocie działającej wyłącznie na CPU.
- Self-hosting Ollama lub llama.cpp dla małych skwantyzowanych modeli 3B-8B
- Backendy RAG z Qdrant, Weaviate lub pgvector
- Zadania wsadowe osadzeń i klasyfikacji dokumentów
- Bramy API AI i routery do hostowanych modeli
- Pipeline'y automatyzacji AI w n8n i Flowise
- Backendy chatbotów i agentów za prywatnym API
03Pytania
Najczęściej zadawane pytania
Czy można uruchomić AI lub LLM na VPS bez GPU?
Tak, przy odpowiednich obciążeniach. Małe i skwantyzowane otwarte modele działają na CPU: modele 2B-3B w 4-8 GB RAM, a modele 7B-8B Q4 GGUF w około 16 GB. Osadzenia, klasyfikacja, streszczanie i orkiestracja RAG działają dobrze. Trenowanie na GPU i inferencja dużych modeli w czasie rzeczywistym nie działają na CPU i są tu poza zakresem.
Ile RAM potrzebuję, aby hostować LLM na VPS?
RAM jest głównym ograniczeniem inferencji na CPU. Zaplanuj mniej więcej rozmiar skwantyzowanego modelu plus zapas dla systemu i procesu serwującego: około 4-8 GB dla modeli 2B-3B i około 16 GB dla modelu 7B-8B w Q4 GGUF. Bazy wektorowe i indeksy osadzeń potrzebują dodatkowego RAM ponad to, co zajmuje model.
Czy mogę uruchomić Ollama na VPS od X-ZoneServers?
Tak. Z pełnym dostępem root na linuksowym VPS możesz zainstalować Ollama lub llama.cpp i serwować modele GGUF przez lokalne API zgodne z OpenAI na porcie 11434. Trzymaj się małych skwantyzowanych modeli dopasowanych do Twojej pamięci RAM. Spodziewaj się od kilku do kilkunastu tokenów na sekundę, co sprawdza się w zadaniach wsadowych i asynchronicznych.
Jak szybka jest inferencja LLM na CPU w porównaniu z GPU?
Wolniejsza — i to jest uczciwy kompromis. Na CPU zwykle uzyskasz od kilku do około tuzina tokenów na sekundę, znacznie mniej niż na GPU. To wystarcza do streszczania, ekstrakcji, klasyfikacji, osadzeń i nocnych zadań wsadowych, ale nie do interaktywnego czatu o wysokiej przepustowości. Do czatu w czasie rzeczywistym użyj hostowanego modelu za bramą AI działającą na Twoim VPS.
Czy na tych VPS mogę hostować backend RAG lub bazę wektorową?
Tak. Pamięć SSD i pełny root sprawiają, że te serwery dobrze nadają się do samodzielnie hostowanych baz wektorowych, takich jak Qdrant, Weaviate czy Postgres z pgvector, obok Redisa i warstwy orkiestracji, np. n8n, LangChain lub LlamaIndex. Instancja z 4 vCPU / 16 GB wystarczy dla większości wdrożeń RAG na wczesnym etapie.
Czy oferujecie serwery GPU do trenowania lub dostrajania?
Nie. X-ZoneServers nie ma sprzętu GPU, więc trenowanie na GPU, dostrajanie na dużą skalę i inferencja dużych modeli w czasie rzeczywistym są poza zakresem. Nasze VPS najlepiej sprawdzają się w AI odpowiedniej dla CPU: małe modele, osadzenia, RAG, automatyzacja i rola bramy do hostowanych modeli. Do cięższych obliczeń zajrzyj do oferty naszych serwerów dedykowanych.
04Powiązane
Powiązane produkty i zastosowania
Zacznij
Uruchom VPS dla AI w około minutę
Uruchom VPS KVM zoptymalizowany pod CPU dla Ollama, RAG i automatyzacji AI. Rozliczenie godzinowe z limitem do ceny miesięcznej, pamięć SSD i ochrona DDoS w cenie.