VPS для задач AI и LLM (оптимизирован под CPU)
VPS для AI — это сервер на KVM с выделенными CPU, RAM и NVMe-хранилищем, где вы размещаете AI-задачи у себя вместо оплаты за токены. VPS X-ZoneServers работают только на CPU, поэтому подходят для небольших квантованных моделей, эмбеддингов, оркестрации RAG, векторных баз данных и API-шлюзов к размещённым моделям. У нас нет GPU-оборудования, поэтому обучение на GPU и инференс крупных моделей в реальном времени не входят в область применения.
Наши AI VPS работают на виртуализации KVM с гарантированными RAM, ядрами CPU и NVMe SSD на каждый инстанс, что важно, поскольку инференс LLM на CPU ограничен пропускной способностью памяти и запасом RAM, а не GPU. Модель на 7B-8B, квантованная до Q4 GGUF, обычно требует около 16 GB RAM для комфортной загрузки и обслуживания; модели на 2B-3B и эмбеддинг-модели помещаются в 4-8 GB. Каждый тариф включает безлимитную пропускную способность 1 Gbps, фильтрацию DDoS до 1 Tbps, полный root-доступ, SLA на аптайм 99.9% и развёртывание менее чем за 60 секунд в 12 дата-центрах Европы и Северной Америки.
Почему это работает
Инфраструктура, подобранная под задачу, — выделенные ресурсы, а не универсальный сервер.
Только CPU, честные рамки
GPU-оборудования нет, поэтому мы указываем на то, что хорошо работает на CPU: небольшие квантованные модели, эмбеддинги, классификация и RAG, а не обучение на GPU или инференс крупных моделей в реальном времени.
Выделенные RAM и NVMe
KVM даёт каждому VPS гарантированные RAM, CPU и NVMe SSD. Запас RAM — реальное ограничение для инференса LLM на CPU, и мы никогда не перепродаём вашу память.
Размещайте Ollama и llama.cpp
Полный root-доступ на Ubuntu, Debian, AlmaLinux или Rocky Linux позволяет запускать Ollama или llama.cpp, обслуживая GGUF-модели на 3B-8B с локальным API, совместимым с OpenAI.
Готов для RAG и векторных БД
Размещайте Qdrant, Weaviate или Postgres с pgvector как приватный RAG-бэкенд, плюс Redis и ваш слой оркестрации, на том же инстансе с NVMe.
AI-шлюз и автоматизация
Запускайте AI API-шлюз или маршрутизатор перед размещёнными моделями и автоматизируйте агентные пайплайны с n8n, Flowise, LangChain или LlamaIndex за стабильным HTTP-эндпоинтом.
Почасовая оплата с лимитом
Платите от EUR 0.0056/час и поднимайте серверы только когда выполняется задача. Стоимость ограничена месячной ценой, поэтому VPS, работающий 24/7, никогда не превысит указанный тариф.
Подходит для
Эти серверы подходят AI-разработчикам, которым нужны владение данными, стабильный HTTP API и отсутствие лимитов на число запросов. Запускайте Ollama или llama.cpp для небольших открытых моделей, размещайте Qdrant, Weaviate или Postgres с pgvector в качестве RAG-бэкенда и оркеструйте пайплайны с n8n, Flowise, LangChain или LlamaIndex. Многие команды используют VPS как AI API-шлюз или маршрутизатор перед размещёнными моделями от OpenAI или Anthropic. Будьте реалистичны в отношении скорости: на CPU ожидайте от единиц до низких двузначных значений токенов в секунду — идеально для пакетной и асинхронной работы. Обучение и дообучение на GPU не входят в область применения нашего парка, работающего только на CPU.
- Размещение Ollama или llama.cpp для небольших квантованных моделей 3B-8B
- RAG-бэкенды с Qdrant, Weaviate или pgvector
- Пакетные задачи эмбеддингов и классификации документов
- AI API-шлюзы и маршрутизаторы к размещённым моделям
- Пайплайны AI-автоматизации на n8n и Flowise
- Бэкенды чат-ботов и агентов за приватным API
Часто задаваемые вопросы
Можно ли запустить AI или LLM на VPS без GPU?
Сколько RAM нужно, чтобы разместить LLM на VPS?
Можно ли запустить Ollama на VPS X-ZoneServers?
Насколько инференс LLM на CPU быстрее или медленнее, чем на GPU?
Можно ли разместить RAG-бэкенд или векторную базу данных на этих VPS?
Предлагаете ли вы GPU-серверы для обучения или дообучения?
Связанные продукты и сценарии
Разверните AI VPS менее чем за 60 секунд
Поднимите KVM VPS, оптимизированный под CPU, для Ollama, RAG и AI-автоматизации. Почасовая оплата с ограничением месячной ценой, с NVMe и защитой от DDoS в комплекте.