AI / LLM VPS
VPS для задач AI и LLM (оптимизирован под CPU)
VPS для AI — это KVM-сервер с собственными vCPU, RAM и SSD-хранилищем, на котором вы сами размещаете AI-нагрузки вместо оплаты за каждый токен. 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. GPU-оборудования у нас нет, поэтому обучение на GPU и инференс больших моделей в реальном времени не входят в область применения.
Наши AI VPS работают на виртуализации KVM, и у каждого инстанса свои vCPU, RAM и SSD-хранилище; берите RAM с запасом, потому что инференс LLM на CPU упирается в пропускную способность памяти и запас RAM, а не в GPU. Модели 7B-8B, квантованной в Q4 GGUF, обычно нужно около 16 GB RAM, чтобы комфортно загрузиться и обслуживать запросы; модели 2B-3B и модели эмбеддингов укладываются в 4-8 GB. Каждый тариф включает безлимитный трафик, постоянную защиту от DDoS на 1 Tbps (L3/L4), полный root-доступ и развёртывание примерно за минуту в семи VPS-локациях в ЕС и на востоке США.
~60 с
Время развёртывания
Безлимитный
Сетевой трафик
7
VPS-локаций
1 Tbps
Постоянная защита от DDoS (L3/L4)
01Почему мы
Почему это работает
Инфраструктура под конкретную нагрузку — изоляция KVM и полный root, а не безликий универсальный сервер.
Только CPU — честно о возможностях
GPU-оборудования нет, поэтому мы прямо говорим, что хорошо работает на CPU: небольшие квантованные модели, эмбеддинги, классификация и RAG, а не обучение на GPU или инференс больших моделей в реальном времени.
Запас RAM и SSD
Для инференса LLM на CPU реальное ограничение — запас RAM, поэтому подбирайте тариф под модель. Каждый KVM VPS работает на собственном ядре с SSD-хранилищем для файлов моделей и индексов.
Ollama и llama.cpp на своём сервере
Полный root-доступ на Ubuntu, Debian, AlmaLinux или Rocky Linux позволяет запускать Ollama или llama.cpp с GGUF-моделями 3B-8B через локальный API, совместимый с OpenAI.
Готов для RAG и векторных БД
Размещайте Qdrant, Weaviate или Postgres с pgvector в качестве приватного RAG-бэкенда, а также Redis и свой слой оркестрации — на одном инстансе с SSD-хранилищем.
AI-шлюз и автоматизация
Запускайте AI API-шлюз или маршрутизатор перед размещёнными моделями и автоматизируйте пайплайны агентов с n8n, Flowise, LangChain или LlamaIndex за стабильным HTTP-эндпоинтом.
Почасовая оплата с потолком
Платите от EUR 0.0056/час и поднимайте серверы только на время выполнения задач. Стоимость ограничена месячной ценой, поэтому VPS, работающий 24/7, никогда не обойдётся дороже указанного тарифа.
02Сценарии
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
03Вопросы
Часто задаваемые вопросы
Можно ли запускать AI или LLM на VPS без GPU?
Да, для подходящих задач. Небольшие и квантованные открытые модели работают на CPU: модели 2B-3B — в 4-8 GB RAM, а модели 7B-8B в Q4 GGUF — примерно в 16 GB. Эмбеддинги, классификация, суммаризация и оркестрация RAG работают хорошо. Обучение на GPU и инференс больших моделей в реальном времени на CPU не выполняются и не входят в область применения.
Сколько RAM нужно, чтобы разместить LLM на VPS?
Для инференса на CPU главное ограничение — RAM. Рассчитывайте примерно на размер квантованной модели плюс запас для ОС и процесса, обслуживающего запросы: около 4-8 GB для моделей 2B-3B и около 16 GB для модели 7B-8B в Q4 GGUF. Векторным базам данных и индексам эмбеддингов нужна дополнительная RAM сверх модели.
Можно ли запустить Ollama на VPS X-ZoneServers?
Да. С полным root-доступом на Linux VPS вы можете установить Ollama или llama.cpp и обслуживать GGUF-модели через локальный API, совместимый с OpenAI, на порту 11434. Используйте небольшие квантованные модели, подобранные под объём RAM. Ожидайте от однозначных до невысоких двузначных значений токенов в секунду — это подходит для пакетных и асинхронных задач.
Насколько быстр инференс LLM на CPU по сравнению с GPU?
Медленнее — и это честный компромисс. На CPU обычно получается от нескольких до примерно десятка токенов в секунду, что значительно ниже пропускной способности GPU. Этого достаточно для суммаризации, извлечения данных, классификации, эмбеддингов и ночных пакетных задач, но не для интерактивного чата с высокой нагрузкой. Для чата в реальном времени используйте размещённую модель за AI-шлюзом, работающим на вашем VPS.
Можно ли разместить RAG-бэкенд или векторную базу данных на этих VPS?
Да. SSD-хранилище и полный root делают эти серверы хорошим выбором для собственных векторных баз данных, таких как Qdrant, Weaviate или Postgres с pgvector, вместе с Redis и слоем оркестрации вроде n8n, LangChain или LlamaIndex. Инстанса с 4 vCPU / 16 GB хватает для большинства RAG-проектов на ранней стадии.
Предлагаете ли вы GPU-серверы для обучения или дообучения?
Нет. У X-ZoneServers нет GPU-оборудования, поэтому обучение на GPU, масштабное дообучение и инференс больших моделей в реальном времени не входят в область применения. Наши VPS лучше всего подходят для AI-задач, посильных для CPU: небольших моделей, эмбеддингов, RAG, автоматизации и работы в роли шлюза к размещённым моделям. Для более тяжёлых вычислений смотрите наши выделенные серверы.
04Похожее
Связанные продукты и сценарии
Начать
Разверните AI VPS примерно за минуту
Поднимите оптимизированный под CPU KVM VPS для Ollama, RAG и AI-автоматизации. Почасовая оплата, не выше месячной цены; SSD-хранилище и защита от DDoS включены.