Service de modèles locaux

Serveur GPU Ollama

Inférence Ollama privée sur une infrastructure dédiée avec GPU.

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Options GPU NVIDIACPU et RAM dédiésStockage SSD NVMeDéploiement prêt pour Ubuntu

Présentation

Serveur GPU Ollama hébergé par Hosthink

Exécutez Ollama sur un serveur GPU privé pour l’inférence locale, les assistants internes et les tests de modèles, sans envoyer de prompts à un environnement SaaS partagé.

PrésentationInférence Ollama privée sur une infrastructure dédiée avec GPU.

À qui s’adresse ce produitCopilotes internes · Chatbots privés · Prototypes RAG · Laboratoires d’inférence hors ligne

Service de modèles locauxOptions GPU NVIDIA · CPU et RAM dédiés · Stockage SSD NVMe · Déploiement prêt pour Ubuntu · Réseau privé disponible

Parcours du workflow

Parcours d’installation de Serveur GPU Ollama

Un aperçu rapide du parcours produit avant de passer de l’évaluation de la page à un service Hosthink opérationnel.

Évaluer le GPU adapté

Commencez par la famille de serveurs GPU correspondant au modèle, à la mémoire et au profil de charge.

Confirmer les besoins logiciels

Choisissez entre Ollama, DeepSeek, une pile LLM privée ou une configuration plus large de serveur GPU pour l’IA.

Préparer la remise

Hosthink garde le parcours d’installation clair pour connecter le serveur à votre workflow IA.

Adapter à l’augmentation de l’usage

Passez à une configuration GPU ou logicielle plus importante lorsque la taille du modèle, la simultanéité ou le stockage changent.

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 depuis le catalogue public des serveurs Hosthink lors de la génération de cette page ; le stock évolue. Les prix Starter, Pro et Advanced sont des prix de départ indicatifs et ne réservent pas 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.

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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.

Tarifs

Forfaits Starter, Pro et Advanced

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

GPU Starter

Prix de départ indicatif

$199/mois

GPU d’entrée de gamme

Petits modèlesStock GPU et dimensionnement final confirmés avant le déploiementPérimètre de gestion confirmé avant le déploiement

Voir le stock GPU

GPU Pro

Prix de départ indicatif

$399/mois

GPU intermédiaire

Inférence pour équipesStock GPU et dimensionnement final confirmés avant le déploiementPérimètre de gestion confirmé avant le déploiement

Voir le stock GPU

GPU Advanced

Prix de départ indicatif

$799/mois

GPU à grande capacité VRAM

Modèles plus grandsStock GPU et dimensionnement final confirmés avant le déploiementPérimètre de gestion confirmé avant le déploiement

Voir le stock GPU

Cas d’usage

Workflows concrets pris en charge

Voici des schémas de déploiement pratiques pour les équipes utilisant Serveur GPU Ollama dans leurs piles IA, automatisation, outils internes et exploitation.

Copilotes internes

Chatbots privés

Prototypes RAG

Laboratoires d’inférence hors ligne

Fonctionnalités

Point de terminaison d’inférence privé

Accélération GPU

Workflow de bibliothèque de modèles

Accès SSH

Options de matériel dédié

Aucun environnement partagé entre clients

Caractéristiques techniques

Socle de production

Options GPU NVIDIA

CPU et RAM dédiés

Stockage SSD NVMe

Déploiement prêt pour Ubuntu

Réseau privé disponible

Stock GPU et dimensionnement final confirmés avant le déploiement

Périmètre de gestion confirmé avant le déploiement

GPU ou CPU

Les GPU transforment les charges IA

L’inférence sur CPU seul peut convenir aux très petits modèles et aux tâches d’arrière-plan. Mais assistants interactifs, workflows de recherche et modèles locaux plus grands nécessitent une accélération parallèle pour être agréables à utiliser.

Latence de réponse réduite

L’accélération GPU réduit l’attente dans les boucles de chat, de code et d’agents où chaque étape de génération compte.

Plus de marge pour les grands modèles

La VRAM détermine l’aisance avec laquelle les modèles quantifiés ou complets fonctionnent avec des fenêtres de contexte utiles.

Simultanéité accrue

Les équipes servant plusieurs utilisateurs ont besoin d’un débit prévisible, pas d’un processus comparable à une station de travail unique.

Maîtrise du déploiement privé

Vous choisissez le modèle, l’environnement, l’exposition réseau et le rythme des mises à jour plutôt que de dépendre d’une plateforme IA externe.

Charges recommandées

Dimensionnez le serveur selon le modèle, pas selon le titre

Petits modèles locaux

7B-13B

GPU d’entrée de gamme / quantifié

Prototypes d’assistants internesTests de prompts et RAG légerUsages d’une seule équipe

Inférence en production

30B-70B

Grande capacité VRAM recommandée

Assistants de connaissanceBackends d’agents et service d’APIPlus de simultanéité et de contexte

Piles IA avancées

Multi-GPU

Dimensionné avec un ingénieur

Grands déploiements LLM privésPlusieurs points de terminaison de modèlesExigences d’isolation d’entreprise

Piles recommandées

Associez l’infrastructure GPU aux outils IA hébergés

Les serveurs IA privés assurent l’inférence. Les applications hébergées peuvent fournir autour d’eux l’interface utilisateur, l’éditeur de workflows ou la couche de données interne.

OpenClaw en 1 clic

Un assistant IA auto-hébergé connecté à vos canaux de messagerie et à vos outils.

Voir

Uptime Kuma en 1 clic

Contrôles de disponibilité, alertes et pages de statut.

Voir

n8n en 1 clic

Automatisation des workflows, webhooks et intégrations API.

Voir

FAQ

Questions fréquentes

Les données des modèles restent-elles privées ?

Oui. Le serveur est dédié à votre service et le trafic des modèles reste dans votre déploiement.

Puis-je choisir la capacité GPU ?

Oui. Le choix dépend du stock disponible et des exigences du modèle.

De combien de VRAM un modèle Ollama a-t-il besoin ?

Partez de la taille de téléchargement 4 bits dans la bibliothèque Ollama et ajoutez une marge pour le contexte et l’exécution : environ 5 Go pour les modèles 8B, 9 Go pour 14B, 20 Go pour 32B et 43 Go pour 70B (Q4_K_M). Un contexte plus long et des requêtes parallèles demandent davantage de VRAM.

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 indicatif réserve-t-il un GPU précis ?

Non. Les prix Starter, Pro et Advanced sont des prix de départ indicatifs. 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

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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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