Infrastructure IA privée

Exécutez l’inférence IA sur une infrastructure GPU dédiée que vous contrôlez

Serveurs GPU et LLM privés pour les équipes recherchant inférence locale, confidentialité des données, performances prévisibles et indépendance vis-à-vis des environnements IA externes.

Voir les serveurs GPU Parler à un ingénieur

Inférence privéeIA auto-hébergéeCopilotes internesAgents IA

Pourquoi Hosthink

Infrastructure IA privée

Stock GPU et dimensionnement final confirmés avant le déploiement. Périmètre de gestion confirmé avant le déploiement.

Privé dès la conception

Exécutez les points de terminaison des modèles et les outils IA dans votre propre environnement dédié.

Infrastructure prête pour les GPU

Choisissez le matériel selon les besoins en VRAM, CPU, RAM, stockage et bande passante.

Aucune dépendance à une IA externe

Gardez les prompts, documents et le trafic des modèles sous le contrôle de votre modèle de déploiement.

Accès de niveau entreprise

Accès root, options réseau privé et remise opérationnelle claire.

Parcours du workflow

Du choix du serveur IA à la pile opérationnelle

Comparez les familles de serveurs dans la gamme, puis connectez la pile choisie aux outils déjà utilisés par votre équipe.

Choisir la famille de serveurs IA

Comparez les serveurs GPU, Ollama, DeepSeek et LLM privés dans une même gamme.

Adapter à la charge

Choisissez un point de départ pratique selon la taille du modèle, l’usage prévu et la pile souhaitée.

Connecter les outils

Associez le serveur IA à des applications hébergées, tableaux de bord, éditeurs de workflows ou services internes si nécessaire.

Évoluer de façon maîtrisée

Gardez les possibilités de mise à niveau visibles lorsque les besoins en mémoire, GPU ou stockage évoluent.

Produits

Serveurs IA privés : produits

Choisissez le produit hébergé ou la famille de serveurs IA privés adapté à la charge. Chaque page produit conserve la même approche de tarification et de déploiement.

Serveur GPU Ollama

Inférence Ollama privée sur une infrastructure dédiée avec GPU.

À partir de $558.00/mois · matériel seul Voir

Serveur GPU DeepSeek

Hébergement privé de modèles de type DeepSeek pour les équipes souhaitant maîtriser l’inférence.

À partir de $558.00/mois · matériel seul Voir

Serveur GPU pour l’IA

Serveurs GPU dédiés pour l’inférence, les agents, les charges vectorielles et les laboratoires IA.

À partir de $558.00/mois · matériel seul Voir

Serveur LLM privé

Infrastructure LLM auto-hébergée pour les équipes privilégiant la confidentialité et les charges réglementées.

À partir de $558.00/mois · matériel seul Voir

Approche de l’infrastructure

L’IA privée exige une infrastructure compréhensible

Services de modèles, pipelines RAG, copilotes internes et backends d’agents deviennent des systèmes opérationnels dès que les équipes en dépendent. Hosthink conçoit les serveurs GPU autour de ressources prévisibles, d’un accès privé et d’une interface de déploiement claire, plutôt que d’un point de terminaison IA opaque.

GPUPrêt pour l’accélération

NVMeStockage applicatif rapide

Sur mesureDimensionnement avec un ingénieur disponible

MensuelFacturation prévisible

Taille du modèle → VRAM

De combien de mémoire GPU un modèle a besoin

La VRAM est la mémoire du GPU ; la RAM du serveur appartient au CPU. Ollama n’exécute un modèle entièrement sur le GPU que s’il tient dans la VRAM ; sinon, une partie est chargée en RAM système et traitée par le CPU, ce qui est plus lent.

Faites défiler horizontalement pour voir toutes les colonnes.

Classe de modèle	Exemples Ollama (téléchargement 4 bits Q4_K_M)	VRAM à prévoir
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 (contexte court) · 32 GB+
70B	llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB	48 GB (contexte court) · 80 GB+
235B MoE	qwen3:235b · 142 GB	160 GB+ (multi-GPU)
405B	llama3.1:405b · 243 GB	256 GB+ (multi-GPU)

Poids du modèleEn 4 bits, les poids occupent environ 0,5 Go par milliard de paramètres (paramètres × bits ÷ 8). Les téléchargements Q4_K_M sont un peu plus volumineux : partez donc de la taille de téléchargement Ollama.

Contexte et requêtes parallèlesLe cache KV augmente avec la longueur du contexte et le nombre de requêtes parallèles ; selon Ollama, la mémoire évolue avec OLLAMA_NUM_PARALLEL × OLLAMA_CONTEXT_LENGTH. Le contexte par défaut dépend de la VRAM (4k sous 24 Gio, 32k de 24 à 48 Gio, 256k à partir de 48 Gio) ; fixez donc explicitement la longueur de contexte lors du dimensionnement.

Quand un modèle ne tient pasSi un modèle ne tient pas sur un seul GPU, Ollama le répartit sur tous les GPU du serveur et peut placer des couches en RAM système ; ollama ps affiche la répartition CPU/GPU. Ces chiffres sont des estimations de dimensionnement, pas une vitesse, une latence ou un débit mesurés.

Catalogue GPU Hosthink

GPU listés et tailles de modèles adaptées

Lu dans le catalogue public de serveurs Hosthink lors de la génération de cette page ; le stock évolue. Le prix Starter est le prix, matériel seul, du serveur GPU en stock le moins cher, et aucun prix de cette page ne réserve un GPU précis : le modèle de GPU, la VRAM, l’emplacement et le prix mensuel final sont confirmés dans le devis selon l’inventaire actuel.

Faites défiler horizontalement pour voir toutes les colonnes.

GPU	VRAM	Adapté à (4 bits)	Statut catalogue	Emplacements
1× NVIDIA RTX A4000	16 GB	12–14B	Actuellement indisponible	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 4090	24 GB	27–32B (contexte court)	En stock	Moscow
1× NVIDIA RTX A5000	24 GB	27–32B (contexte court)	En stock	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 3090	24 GB	27–32B (contexte court)	Actuellement indisponible	Paris, Amsterdam, Moscow
1× NVIDIA GeForce RTX 5090	32 GB	27–32B	En stock	Moscow
1× AMD Radeon AI PRO R9700	32 GB	27–32B	Actuellement indisponible	Amsterdam
2× NVIDIA GeForce RTX 4090	2 × 24 GB = 48 GB	70B (contexte court)	En stock	Moscow
2× AMD Radeon AI PRO R9700	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexte court)	Actuellement indisponible	Moscow
2× NVIDIA GeForce RTX 5090	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexte court)	Actuellement indisponible	Paris, Amsterdam
1× NVIDIA H100 80GB	80 GB	70B	Actuellement indisponible	Ashburn, Chicago, Dallas +4
3× AMD Radeon AI PRO R9700	3 × 32 GB = 96 GB	70B	En stock	Moscow
4× NVIDIA GeForce RTX 4090	4 × 24 GB = 96 GB	70B	En stock	Keflavik
8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition	8 × 96 GB = 768 GB	405B (multi-GPU)	Actuellement indisponible	Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8

11 autres offres GPU ne sont pas affichées, car leur libellé catalogue n’indique pas clairement la mémoire GPU ou le GPU est optionnel ; leur VRAM est confirmée dans le devis.

MatérielUn serveur dédié : les GPU, le CPU, la RAM et le stockage NVMe de votre devis ne sont pas partagés avec d’autres clients.

AccèsAccès SSH au serveur ; vous choisissez les modèles à télécharger, exécuter et exposer.

Périmètre de gestionQui installe et met à jour Ollama, les pilotes GPU et les modèles, et qui surveille le service, est confirmé avant le déploiement.

Voir les serveurs GPU, les prix et le stock · Sources, vérifiées le 2026-10-30 : Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.

Aperçu des tarifs

Forfaits Starter, Pro et Advanced

Stock GPU et dimensionnement final confirmés avant le déploiement. Périmètre de gestion confirmé avant le déploiement.

Starter

À partir de $558.00/mois

Serveur GPU en stock le moins cher, matériel seul

NVIDIA RTX A5000 · 24 GB VRAM · Amsterdam

Charges d’entrée de gamme

Stock GPU et dimensionnement final confirmés avant le déploiementFacturation mensuellePérimètre de gestion confirmé avant le déploiement

Pro

Augmenter la capacité

Équipes de production

Plus de CPU, RAM, stockage ou capacité GPUÉvolution dans la même famille de produits

Advanced

Sur mesure

Charges intensives

Options réseau privéDimensionnement avec un ingénieur disponible

FAQ

Questions fréquentes

Faut-il un GPU pour chaque charge IA ?

Pas toujours. Les applications hébergées peuvent utiliser des API de modèles externes, tandis que l’inférence locale privée bénéficie généralement d’un GPU.

Pouvez-vous dimensionner le serveur ?

Oui. Nous pouvons prendre en compte la famille de modèles, la VRAM, la simultanéité et le stockage.

Est-ce la même chose qu’un GPU de cloud public ?

Non. Ces pages présentent des déploiements de serveurs GPU dédiés ou privés, et non un point de terminaison SaaS de modèle partagé.

La RAM du serveur est-elle la même chose que la VRAM du GPU ?

Non. La VRAM est la mémoire du GPU et la RAM du serveur appartient au CPU. Si un modèle ne tient pas dans la VRAM, des environnements comme Ollama peuvent en charger une partie en RAM système, ce qui est plus lent : dimensionnez donc le GPU selon le modèle.

Le prix Starter réserve-t-il un GPU précis ?

Non. Le prix Starter est le prix mensuel du matériel le plus bas parmi les serveurs GPU avec VRAM indiquée en stock dans le catalogue public Hosthink lors de la génération de cette page ; si aucun prix vérifié actuel n’est disponible, « Sur devis » s’affiche. Le stock évolue et aucun prix de cette page ne réserve de GPU : le modèle de GPU, la VRAM, l’emplacement et le prix mensuel final sont confirmés dans le devis selon l’inventaire actuel.

Serveurs IA privés

Commencez par le produit adapté à votre charge

Conservez le design, la facturation et le parcours de support Hosthink tout en ajoutant des charges IA et applicatives à votre infrastructure.

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