VPS pour charges de travail IA, inférence LLM et pipelines RAG

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Emplacements recommandés

L'emplacement est généralement la décision la plus importante pour ce type de charge de travail — soit parce que la latence domine, soit parce que la juridiction en fait partie.

Pourquoi OnionVPS pour cela

• Des cœurs EPYC haute fréquence avec AVX-512 rendent llama.cpp réellement utilisable sans GPU.
• Le NVMe Gen4 charge un fichier de modèle de 40 GB en quelques secondes plutôt qu'en minutes.
• L'auto-hébergement signifie qu'aucun prompt ne quitte jamais l'infrastructure que vous contrôlez — c'est la vraie raison pour laquelle la plupart des gens font cela.
• Juridictions de confidentialité pour les équipes traitant des documents sensibles via un modèle.

Comment le configurer

1. Déployez un Clipper 32 avec Ubuntu 24.04

   Douze cœurs dédiés et 32 GB couvrent la plupart de l'inférence CPU.

2. Installez Ollama ou llama.cpp

   Ollama est le chemin le plus rapide ; llama.cpp offre un contrôle plus fin sur la quantification.

3. Téléchargez un modèle quantifié

   Q4_K_M est le compromis habituel entre qualité et vitesse.

4. Placez une passerelle API devant

   LiteLLM ou un reverse proxy avec authentification et limitation de débit.

5. Ajoutez une base de données vectorielle si vous construisez un RAG

   Qdrant ou pgvector ; les deux fonctionnent confortablement à côté du modèle.