Disponibilização local de modelos

Servidor GPU para Ollama

Inferência privada com Ollama em infraestrutura dedicada com GPU.

Ver estoque de GPUs Falar com um engenheiro

Opções de GPU NVIDIACPU e RAM dedicadasArmazenamento SSD NVMeImplantação preparada para Ubuntu

O que é

Servidor GPU para Ollama hospedado pela Hosthink

Execute o Ollama em um servidor GPU privado para inferência local, assistentes internos e testes de modelos, sem enviar prompts a um ambiente SaaS compartilhado.

O que éInferência privada com Ollama em infraestrutura dedicada com GPU.

Para quem éCopilotos internos · Chatbots privados · Protótipos de RAG · Laboratórios de inferência offline

Disponibilização local de modelosOpções de GPU NVIDIA · CPU e RAM dedicadas · Armazenamento SSD NVMe · Implantação preparada para Ubuntu · Rede privada disponível

Etapas do fluxo

Etapas de configuração de Servidor GPU para Ollama

Uma visão rápida do fluxo do produto antes de passar da avaliação da página para um serviço Hosthink em funcionamento.

Avalie a adequação da GPU

Comece pela família de servidores GPU que corresponde ao modelo, à memória e ao perfil da carga.

Confirme os requisitos da pilha

Escolha se precisa de Ollama, DeepSeek, uma pilha LLM privada ou uma configuração mais ampla de servidor GPU para IA.

Prepare a entrega

A Hosthink mantém o processo de configuração claro para conectar o servidor ao seu fluxo de IA.

Ajuste conforme o uso aumentar

Passe para uma configuração maior de GPU ou pilha quando o tamanho do modelo, a simultaneidade ou o armazenamento mudarem.

Tamanho do modelo → VRAM

Quanta memória de GPU um modelo precisa

VRAM é a memória da GPU; a RAM do servidor pertence à CPU. O Ollama executa um modelo inteiramente na GPU somente quando ele cabe na VRAM; caso contrário, parte dele é carregada na RAM do sistema e processada pela CPU, o que é mais lento.

Role para o lado para ver todas as colunas.

Classe de modelo	Exemplos do Ollama (download de 4 bits Q4_K_M)	VRAM a planejar
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 curto) · 32 GB+
70B	llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB	48 GB (contexto curto) · 80 GB+
235B MoE	qwen3:235b · 142 GB	160 GB+ (multi-GPU)
405B	llama3.1:405b · 243 GB	256 GB+ (multi-GPU)

Pesos do modeloEm 4 bits, os pesos ocupam cerca de 0,5 GB por bilhão de parâmetros (parâmetros × bits ÷ 8). Os downloads Q4_K_M são um pouco maiores, então use o tamanho de download do Ollama como ponto de partida.

Contexto e requisições paralelasO cache KV cresce com o tamanho do contexto e com as requisições paralelas; o Ollama observa que a memória escala com OLLAMA_NUM_PARALLEL × OLLAMA_CONTEXT_LENGTH. O contexto padrão depende da VRAM (4k abaixo de 24 GiB, 32k entre 24 e 48 GiB, 256k a partir de 48 GiB), então defina o tamanho do contexto explicitamente ao dimensionar.

Quando um modelo não cabeSe um modelo não cabe em uma única GPU, o Ollama o distribui entre todas as GPUs do servidor e pode colocar camadas na RAM do sistema; ollama ps mostra a divisão CPU/GPU. Esses números são estimativas de dimensionamento, não velocidade, latência ou vazão medidas.

Catálogo de GPUs da Hosthink

GPUs listadas e os tamanhos de modelo adequados

Lido do catálogo público de servidores da Hosthink quando esta página é gerada; o estoque muda com o tempo. Os preços Starter, Pro e Advanced são preços iniciais indicativos e não reservam uma GPU específica: o modelo de GPU, a VRAM, a localização e o preço mensal final são confirmados na cotação conforme o inventário atual.

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GPU	VRAM	Indicada para (4 bits)	Status no catálogo	Localizações
1× NVIDIA RTX A4000	16 GB	12–14B	Indisponível no momento	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 4090	24 GB	27–32B (contexto curto)	Em estoque	Moscow
1× NVIDIA GeForce RTX 3090	24 GB	27–32B (contexto curto)	Indisponível no momento	Paris, Amsterdam, Moscow
1× NVIDIA RTX A5000	24 GB	27–32B (contexto curto)	Indisponível no momento	Paris, Amsterdam, Moscow
1× NVIDIA GeForce RTX 5090	32 GB	27–32B	Em estoque	Moscow
1× AMD Radeon AI PRO R9700	32 GB	27–32B	Indisponível no momento	Amsterdam
2× NVIDIA GeForce RTX 4090	2 × 24 GB = 48 GB	70B (contexto curto)	Em estoque	Moscow
2× AMD Radeon AI PRO R9700	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexto curto)	Indisponível no momento	Moscow
2× NVIDIA GeForce RTX 5090	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexto curto)	Indisponível no momento	Paris, Amsterdam
1× NVIDIA H100 80GB	80 GB	70B	Indisponível no momento	Ashburn, Chicago, Dallas +4
3× AMD Radeon AI PRO R9700	3 × 32 GB = 96 GB	70B	Em estoque	Moscow
4× NVIDIA GeForce RTX 4090	4 × 24 GB = 96 GB	70B	Em estoque	Keflavik
8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition	8 × 96 GB = 768 GB	405B (multi-GPU)	Indisponível no momento	Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8

Outras 11 ofertas de GPU não são exibidas porque o rótulo do catálogo não informa a memória da GPU de forma inequívoca ou a GPU é opcional; a VRAM delas é confirmada na cotação.

HardwareUm servidor dedicado: as GPUs, a CPU, a RAM e o armazenamento NVMe da sua cotação não são compartilhados com outros clientes.

AcessoAcesso SSH ao servidor; você escolhe quais modelos baixar, executar e expor.

Escopo de gestãoQuem instala e atualiza o Ollama, os drivers de GPU e os modelos, e quem monitora o serviço, é confirmado antes da implantação.

Ver servidores GPU, preços e estoque · Fontes, verificadas em 2026-10-30: Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.

Preços

Planos Starter, Pro e Advanced

Estoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantação. Escopo de gestão confirmado antes da implantação.

GPU Starter

Preço inicial indicativo

$199/mês

GPU de entrada

Modelos pequenosEstoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantaçãoEscopo de gestão confirmado antes da implantação

Ver estoque de GPUs

GPU Pro

Preço inicial indicativo

$399/mês

GPU intermediária

Inferência para equipesEstoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantaçãoEscopo de gestão confirmado antes da implantação

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GPU Advanced

Preço inicial indicativo

$799/mês

GPU com alta capacidade de VRAM

Modelos maioresEstoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantaçãoEscopo de gestão confirmado antes da implantação

Ver estoque de GPUs

Casos de uso

Fluxos de trabalho reais atendidos

Estes são padrões práticos de implantação para equipes que usam Servidor GPU para Ollama em pilhas de IA, automação, ferramentas internas e operações.

Copilotos internos

Chatbots privados

Protótipos de RAG

Laboratórios de inferência offline

Recursos

Endpoint privado de inferência

Aceleração por GPU

Fluxo de trabalho da biblioteca de modelos

Acesso SSH

Opções de hardware dedicado

Sem ambiente compartilhado entre clientes

Especificações técnicas

Base de produção

Opções de GPU NVIDIA

CPU e RAM dedicadas

Armazenamento SSD NVMe

Implantação preparada para Ubuntu

Rede privada disponível

Estoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantação

Escopo de gestão confirmado antes da implantação

GPU ou CPU

GPUs transformam as cargas de IA

Inferência apenas em CPU pode funcionar para modelos pequenos e tarefas em segundo plano, mas assistentes interativos, fluxos de recuperação e modelos locais maiores precisam de aceleração paralela para oferecer uma experiência utilizável.

Menor latência de resposta

A aceleração por GPU ajuda a reduzir a espera em ciclos de chat, programação e agentes, nos quais cada etapa de geração importa.

Mais capacidade para modelos maiores

A VRAM determina a facilidade de execução de modelos quantizados e completos com janelas de contexto úteis.

Maior simultaneidade

Equipes que atendem vários usuários precisam de capacidade de processamento previsível, não de um único processo de estação de trabalho.

Controle da implantação privada

Você escolhe o modelo, o ambiente de execução, a exposição de rede e o ritmo de atualização, sem depender de uma plataforma externa de IA.

Cargas recomendadas

Dimensione o servidor pelo modelo, não pelo título

Modelos locais pequenos

7B-13B

GPU de entrada / quantizado

Protótipos de assistentes internosTestes de prompts e RAG levePadrões de uso de uma única equipe

Inferência em produção

30B-70B

Alta capacidade de VRAM recomendada

Assistentes de conhecimentoBackends de agentes e disponibilização de APIsMais simultaneidade e contexto

Pilhas avançadas de IA

Multi-GPU

Dimensionado com engenharia

Grandes implantações privadas de LLMVários endpoints de modelosRequisitos de isolamento empresarial

Pilhas recomendadas

Combine infraestrutura GPU com ferramentas hospedadas de IA

Servidores privados de IA cuidam da inferência. Aplicativos hospedados podem fornecer a interface, o editor de fluxos ou a camada interna de dados ao redor dela.

OpenClaw em 1 clique

Um assistente de IA auto-hospedado conectado aos seus canais de mensagens e ferramentas.

Ver

Uptime Kuma em 1 clique

Verificações de disponibilidade, alertas e páginas de status.

Ver

n8n em 1 clique

Automação de fluxos de trabalho, webhooks e integrações de API.

Ver

Perguntas frequentes

Dúvidas comuns

Os dados do modelo são privados?

Sim. O servidor é dedicado ao seu serviço e o tráfego do modelo permanece sob o controle da sua implantação.

Posso escolher a capacidade da GPU?

Sim. A escolha da GPU depende do estoque atual e dos requisitos do modelo.

Quanta VRAM um modelo do Ollama precisa?

Parta do tamanho de download de 4 bits na biblioteca do Ollama e acrescente folga para contexto e execução: cerca de 5 GB para modelos 8B, 9 GB para 14B, 20 GB para 32B e 43 GB para 70B (Q4_K_M). Contexto mais longo e requisições paralelas exigem mais VRAM além disso.

Preciso de uma GPU para toda carga de IA?

Nem sempre. Aplicativos hospedados podem usar APIs externas de modelos, enquanto a inferência local privada geralmente se beneficia de GPU.

Vocês podem dimensionar o servidor?

Sim. Podemos dimensioná-lo conforme a família de modelos, a VRAM, a simultaneidade e os requisitos de armazenamento.

É o mesmo que GPU de nuvem pública?

Não. Estas páginas apresentam implantações de servidores GPU dedicados ou privados, não um endpoint de modelo SaaS compartilhado.

A RAM do servidor é o mesmo que a VRAM da GPU?

Não. VRAM é a memória da GPU, e a RAM do servidor pertence à CPU. Se um modelo não cabe na VRAM, runtimes como o Ollama podem carregar parte dele na RAM do sistema, o que é mais lento; por isso, dimensione a GPU de acordo com o modelo.

O preço indicativo reserva uma GPU específica?

Não. Os preços Starter, Pro e Advanced são preços iniciais indicativos. O modelo de GPU, a VRAM, a localização e o preço mensal final são confirmados na cotação conforme o inventário atual.

Servidores privados de IA

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