Servicio local de modelos

Servidor GPU para Ollama

Inferencia privada con Ollama en infraestructura dedicada con GPU.

Ver inventario de GPU Hablar con un ingeniero

Opciones de GPU NVIDIACPU y RAM dedicadasAlmacenamiento SSD NVMeDespliegue preparado para Ubuntu

Vista previa de Servidor GPU para Ollama

Qué es

Servidor GPU para Ollama alojado por Hosthink

Ejecuta Ollama en un servidor GPU privado para inferencia local, asistentes internos y pruebas de modelos, sin enviar prompts a un entorno SaaS compartido.

Qué esInferencia privada con Ollama en infraestructura dedicada con GPU.

Para quién esCopilotos internos · Chatbots privados · Prototipos RAG · Laboratorios de inferencia sin conexión

Servicio local de modelosOpciones de GPU NVIDIA · CPU y RAM dedicadas · Almacenamiento SSD NVMe · Despliegue preparado para Ubuntu · Red privada disponible

Etapas del flujo

Pasos de configuración de Servidor GPU para Ollama

Una visión rápida del flujo del producto antes de pasar de evaluar la página a un servicio Hosthink en funcionamiento.

Evalúa la adecuación de la GPU

Empieza por la familia de servidores GPU que se ajuste al modelo, la memoria y el perfil de carga.

Confirma las necesidades de la pila

Elige si necesitas Ollama, DeepSeek, una pila LLM privada o una configuración más amplia de servidor GPU para IA.

Prepara la entrega

Hosthink mantiene claro el proceso de configuración para conectar el servidor a tu flujo de IA.

Ajusta a medida que crezca el uso

Pasa a una configuración mayor de GPU o pila cuando cambien el tamaño del modelo, la concurrencia o el almacenamiento.

Tamaño del modelo → VRAM

Cuánta memoria GPU necesita un modelo

La VRAM es la memoria de la GPU; la RAM del servidor pertenece a la CPU. Ollama ejecuta un modelo por completo en la GPU solo cuando cabe en la VRAM; si no, una parte se carga en la RAM del sistema y la procesa la CPU, lo que es más lento.

Desplázate horizontalmente para ver todas las columnas.

Clase de modelo	Ejemplos de Ollama (descarga de 4 bits Q4_K_M)	VRAM a prever
7–8B	llama3.1:8b · 4.9 GB qwen3:8b · 5.2 GB	8 GB+
12–14B	gemma3:12b · 8.2 GB qwen3:14b · 9.3 GB	16 GB+
27–32B	gemma3:27b · 17 GB qwen3:32b · 20 GB	24 GB (contexto corto) · 32 GB+
70B	llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB	48 GB (contexto corto) · 80 GB+
235B MoE	qwen3:235b · 142 GB	160 GB+ (multi-GPU)
405B	llama3.1:405b · 243 GB	256 GB+ (multi-GPU)

Pesos del modeloA 4 bits, los pesos ocupan unos 0,5 GB por cada mil millones de parámetros (parámetros × bits ÷ 8). Las descargas Q4_K_M son algo mayores, así que use el tamaño de descarga de Ollama como punto de partida.

Contexto y solicitudes paralelasLa caché KV crece con la longitud del contexto y con las solicitudes paralelas; Ollama indica que la memoria escala con OLLAMA_NUM_PARALLEL × OLLAMA_CONTEXT_LENGTH. Su contexto predeterminado depende de la VRAM (4k por debajo de 24 GiB, 32k entre 24 y 48 GiB, 256k desde 48 GiB), así que fije la longitud de contexto de forma explícita al dimensionar.

Cuando un modelo no cabeSi un modelo no cabe en una sola GPU, Ollama lo reparte entre todas las GPU del servidor y puede colocar capas en la RAM del sistema; ollama ps muestra el reparto CPU/GPU. Estas cifras son estimaciones de dimensionamiento, no velocidad, latencia ni rendimiento medidos.

Catálogo de GPU de Hosthink

GPU listadas y tamaños de modelo adecuados

Se lee del catálogo público de servidores de Hosthink al generar esta página; el stock cambia con el tiempo. Los precios Starter, Pro y Advanced son precios iniciales orientativos y no reservan una GPU concreta: el modelo de GPU, la VRAM, la ubicación y el precio mensual final se confirman en la cotización según el inventario actual.

Desplázate horizontalmente para ver todas las columnas.

GPU	VRAM	Adecuada para (4 bits)	Estado en catálogo	Ubicaciones
1× NVIDIA RTX A4000	16 GB	12–14B	No disponible actualmente	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 4090	24 GB	27–32B (contexto corto)	En stock	Moscow
1× NVIDIA RTX A5000	24 GB	27–32B (contexto corto)	En stock	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 3090	24 GB	27–32B (contexto corto)	No disponible actualmente	Paris, Amsterdam, Moscow
1× AMD Radeon AI PRO R9700	32 GB	27–32B	No disponible actualmente	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 5090	32 GB	27–32B	No disponible actualmente	Moscow
2× NVIDIA GeForce RTX 4090	2 × 24 GB = 48 GB	70B (contexto corto)	En stock	Moscow
2× AMD Radeon AI PRO R9700	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexto corto)	No disponible actualmente	Moscow
2× NVIDIA GeForce RTX 5090	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexto corto)	No disponible actualmente	Paris, Amsterdam
1× NVIDIA H100 80GB	80 GB	70B	En stock	Dallas
4× NVIDIA GeForce RTX 4090	4 × 24 GB = 96 GB	70B	En stock	Keflavik
3× AMD Radeon AI PRO R9700	3 × 32 GB = 96 GB	70B	No disponible actualmente	Moscow
8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition	8 × 96 GB = 768 GB	405B (multi-GPU)	No disponible actualmente	Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8

No se muestran otras 11 ofertas de GPU porque su etiqueta de catálogo no indica la memoria GPU de forma inequívoca o la GPU es opcional; su VRAM se confirma en la cotización.

HardwareUn servidor dedicado: las GPU, la CPU, la RAM y el almacenamiento NVMe de su cotización no se comparten con otros clientes.

AccesoAcceso SSH al servidor; usted elige qué modelos descargar, ejecutar y exponer.

Alcance de la gestiónQuién instala y actualiza Ollama, los controladores de GPU y los modelos, y quién supervisa el servicio, se confirma antes del despliegue.

Ver servidores GPU, precios y stock · Fuentes, consultadas el 2026-10-30: Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.

Precios

Planes Starter, Pro y Advanced

Inventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegue. El alcance de la gestión se confirma antes del despliegue.

GPU Starter

Precio inicial orientativo

$199/mes

GPU de entrada

Modelos pequeñosInventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegueEl alcance de la gestión se confirma antes del despliegue

Ver inventario de GPU

GPU Pro

Precio inicial orientativo

$399/mes

GPU intermedia

Inferencia para equiposInventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegueEl alcance de la gestión se confirma antes del despliegue

Ver inventario de GPU

GPU Advanced

Precio inicial orientativo

$799/mes

GPU con gran capacidad de VRAM

Modelos mayoresInventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegueEl alcance de la gestión se confirma antes del despliegue

Ver inventario de GPU

Casos de uso

Flujos de trabajo reales que admite

Estos son patrones prácticos de despliegue para equipos que utilizan Servidor GPU para Ollama en pilas de IA, automatización, herramientas internas y operaciones.

Copilotos internos

Chatbots privados

Prototipos RAG

Laboratorios de inferencia sin conexión

Características

Endpoint privado de inferencia

Aceleración por GPU

Flujo de biblioteca de modelos

Acceso SSH

Opciones de hardware dedicado

Sin entorno compartido entre clientes

Especificaciones técnicas

Base de producción

Opciones de GPU NVIDIA

CPU y RAM dedicadas

Almacenamiento SSD NVMe

Despliegue preparado para Ubuntu

Red privada disponible

Inventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegue

El alcance de la gestión se confirma antes del despliegue

GPU frente a CPU

Las GPU transforman las cargas de IA

La inferencia solo con CPU puede servir para modelos diminutos y tareas de fondo, pero los asistentes interactivos, flujos de recuperación y modelos locales mayores necesitan aceleración paralela para ofrecer una experiencia utilizable.

Menor latencia de respuesta

La aceleración GPU reduce la espera en ciclos de chat, programación y agentes donde importa cada paso de generación.

Más capacidad para modelos mayores

La VRAM determina con qué comodidad pueden ejecutarse modelos cuantizados y completos con ventanas de contexto útiles.

Mayor concurrencia

Los equipos que atienden a varios usuarios necesitan una capacidad de procesamiento previsible, no un único proceso de estación de trabajo.

Control del despliegue privado

Tú eliges el modelo, entorno de ejecución, exposición de red y ritmo de actualización, en lugar de depender de una plataforma externa de IA.

Cargas recomendadas

Dimensiona el servidor según el modelo, no según el titular

Modelos locales pequeños

7B-13B

GPU de entrada / cuantizado

Prototipos de asistentes internosPruebas de prompts y RAG ligeroPatrones de uso de un solo equipo

Inferencia en producción

30B-70B

Se recomienda gran capacidad de VRAM

Asistentes de conocimientoBackends de agentes y servicio de APIMás concurrencia y contexto

Pilas avanzadas de IA

Multi-GPU

Dimensionado con ingeniería

Grandes despliegues privados de LLMVarios endpoints de modelosRequisitos de aislamiento empresarial

Pilas recomendadas

Combina infraestructura GPU con herramientas alojadas de IA

Los servidores privados de IA se encargan de la inferencia. Las aplicaciones alojadas pueden aportar la interfaz, el editor de flujos o la capa interna de datos que la rodea.

OpenClaw en 1 clic

Un asistente de IA autoalojado conectado a sus canales de mensajería y herramientas.

Ver

Uptime Kuma en 1 clic

Comprobaciones de disponibilidad, alertas y páginas de estado.

Ver

n8n en 1 clic

Automatización de flujos, webhooks e integraciones de API.

Ver

Preguntas frecuentes

Dudas habituales

¿Son privados los datos del modelo?

Sí. El servidor está dedicado a tu servicio y el tráfico del modelo permanece bajo el control de tu despliegue.

¿Puedo elegir la capacidad de la GPU?

Sí. La elección depende del inventario actual y de los requisitos del modelo.

¿Cuánta VRAM necesita un modelo de Ollama?

Parta del tamaño de descarga de 4 bits en la biblioteca de Ollama y añada margen para el contexto y la ejecución: unos 5 GB para modelos 8B, 9 GB para 14B, 20 GB para 32B y 43 GB para 70B (Q4_K_M). Un contexto más largo y las solicitudes paralelas requieren más VRAM además de eso.

¿Necesito una GPU para cualquier carga de IA?

No siempre. Las aplicaciones alojadas pueden usar API externas de modelos, mientras que la inferencia local privada suele beneficiarse de una GPU.

¿Podéis dimensionar el servidor?

Sí. Podemos dimensionarlo según la familia de modelos, VRAM, concurrencia y requisitos de almacenamiento.

¿Es lo mismo que una GPU de nube pública?

No. Estas páginas presentan despliegues de servidores GPU dedicados o privados, no un endpoint de modelo SaaS compartido.

¿La RAM del servidor es lo mismo que la VRAM de la GPU?

No. La VRAM es la memoria de la GPU y la RAM del servidor pertenece a la CPU. Si un modelo no cabe en la VRAM, entornos como Ollama pueden cargar una parte en la RAM del sistema, lo que es más lento; por eso conviene dimensionar la GPU según el modelo.

¿El precio orientativo reserva una GPU concreta?

No. Los precios Starter, Pro y Advanced son precios iniciales orientativos. El modelo de GPU, la VRAM, la ubicación y el precio mensual final se confirman en la cotización según el inventario actual.

Servidores privados de IA

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