Обслуживание локальных моделей

GPU-сервер Ollama

Приватный инференс Ollama на выделенной инфраструктуре с GPU.

Посмотреть доступные GPU Обсудить с инженером

Варианты GPU NVIDIAВыделенные CPU и RAMХранилище NVMe SSDРазвёртывание с поддержкой Ubuntu

Что это

GPU-сервер Ollama на хостинге Hosthink

Запускайте Ollama на приватном GPU-сервере для локального инференса, внутренних помощников и тестирования моделей, не отправляя промпты в общую SaaS-среду.

Что этоПриватный инференс Ollama на выделенной инфраструктуре с GPU.

Для когоВнутренние ИИ-помощники · Приватные чат-боты · Прототипы RAG · Автономные лаборатории инференса

Обслуживание локальных моделейВарианты GPU NVIDIA · Выделенные CPU и RAM · Хранилище NVMe SSD · Развёртывание с поддержкой Ubuntu · Доступна приватная сеть

Этапы процесса

Этапы настройки GPU-сервер Ollama

Краткий обзор процесса продукта перед переходом от изучения страницы к работающему сервису Hosthink.

Оцените подходящий GPU

Начните с семейства GPU-серверов, подходящего модели, памяти и профилю нагрузки.

Уточните требования к стеку

Выберите Ollama, DeepSeek, приватный LLM-стек или более широкую конфигурацию GPU-сервера для ИИ.

Подготовьте передачу

Hosthink делает настройку понятной, чтобы сервер можно было подключить к вашему ИИ-процессу.

Адаптируйте по мере роста

Переходите на более крупную конфигурацию GPU или стека при изменении размера модели, параллельности или объёма данных.

Размер модели → VRAM

Сколько памяти GPU нужно модели

VRAM — это память на GPU; оперативная память сервера относится к CPU. Ollama запускает модель полностью на GPU только тогда, когда она помещается в VRAM; иначе часть модели загружается в системную RAM и обрабатывается CPU, что медленнее.

Прокрутите таблицу вбок, чтобы увидеть все столбцы.

Класс модели	Примеры Ollama (4-битная загрузка Q4_K_M)	Сколько VRAM закладывать
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 (короткий контекст) · 32 GB+
70B	llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB	48 GB (короткий контекст) · 80 GB+
235B MoE	qwen3:235b · 142 GB	160 GB+ (несколько GPU)
405B	llama3.1:405b · 243 GB	256 GB+ (несколько GPU)

Веса моделиПри 4 битах веса занимают около 0,5 ГБ на миллиард параметров (параметры × биты ÷ 8). Загрузки Q4_K_M немного больше, поэтому отправной точкой служит размер загрузки в Ollama.

Контекст и параллельные запросыKV-кеш растёт с длиной контекста и числом параллельных запросов; по данным Ollama, потребность в памяти масштабируется как OLLAMA_NUM_PARALLEL × OLLAMA_CONTEXT_LENGTH. Контекст по умолчанию зависит от VRAM (4k при менее 24 ГиБ, 32k при 24–48 ГиБ, 256k от 48 ГиБ), поэтому при расчёте задавайте длину контекста явно.

Если модель не помещаетсяЕсли модель не помещается на один GPU, Ollama распределяет её по всем GPU сервера и может разместить часть слоёв в системной RAM; команда ollama ps показывает распределение CPU/GPU. Эти цифры — оценки для подбора конфигурации, а не измеренные скорость, задержка или пропускная способность.

Каталог GPU Hosthink

GPU в каталоге и подходящие размеры моделей

Данные берутся из публичного каталога серверов Hosthink при формировании страницы; наличие меняется. Цены Starter, Pro и Advanced — ориентировочные начальные цены и не резервируют конкретный GPU: модель GPU, объём VRAM, локация и итоговая месячная цена подтверждаются в предложении по текущему наличию.

Прокрутите таблицу вбок, чтобы увидеть все столбцы.

GPU	VRAM	Подходит для (4 бита)	Статус в каталоге	Локации
1× NVIDIA RTX A4000	16 GB	12–14B	Сейчас недоступно	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 4090	24 GB	27–32B (короткий контекст)	В наличии	Moscow
1× NVIDIA GeForce RTX 3090	24 GB	27–32B (короткий контекст)	Сейчас недоступно	Paris, Amsterdam, Moscow
1× NVIDIA RTX A5000	24 GB	27–32B (короткий контекст)	Сейчас недоступно	Paris, Amsterdam, Moscow
1× NVIDIA GeForce RTX 5090	32 GB	27–32B	В наличии	Moscow
1× AMD Radeon AI PRO R9700	32 GB	27–32B	Сейчас недоступно	Amsterdam
2× NVIDIA GeForce RTX 4090	2 × 24 GB = 48 GB	70B (короткий контекст)	В наличии	Moscow
2× AMD Radeon AI PRO R9700	2 × 32 GB = 64 GB	70B (короткий контекст)	Сейчас недоступно	Moscow
2× NVIDIA GeForce RTX 5090	2 × 32 GB = 64 GB	70B (короткий контекст)	Сейчас недоступно	Paris, Amsterdam
1× NVIDIA H100 80GB	80 GB	70B	Сейчас недоступно	Ashburn, Chicago, Dallas +4
3× AMD Radeon AI PRO R9700	3 × 32 GB = 96 GB	70B	В наличии	Moscow
4× NVIDIA GeForce RTX 4090	4 × 24 GB = 96 GB	70B	В наличии	Keflavik
8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition	8 × 96 GB = 768 GB	405B (несколько GPU)	Сейчас недоступно	Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8

Ещё 11 предложений с GPU не показаны, так как в их названии в каталоге объём памяти GPU указан неоднозначно или GPU опционален; их VRAM подтверждается в предложении.

ОборудованиеВыделенный сервер: GPU, CPU, RAM и NVMe-накопители из вашего предложения не используются совместно с другими клиентами.

ДоступSSH-доступ к серверу; вы сами выбираете, какие модели загружать, запускать и открывать.

Объём управленияКто устанавливает и обновляет Ollama, драйверы GPU и модели и кто отслеживает работу сервиса, согласуется до развёртывания.

Смотреть GPU-серверы, цены и наличие · Источники, проверено 2026-10-30: Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.

Цены

Тарифы Starter, Pro и Advanced

Наличие GPU и итоговая конфигурация подтверждаются до развёртывания. Объём управления согласуется до развёртывания.

GPU Starter

Ориентировочная начальная цена

$199/мес

GPU начального уровня

Небольшие моделиНаличие GPU и итоговая конфигурация подтверждаются до развёртыванияОбъём управления согласуется до развёртывания

Посмотреть доступные GPU

GPU Pro

Ориентировочная начальная цена

$399/мес

GPU среднего уровня

Инференс для командыНаличие GPU и итоговая конфигурация подтверждаются до развёртыванияОбъём управления согласуется до развёртывания

Посмотреть доступные GPU

GPU Advanced

Ориентировочная начальная цена

$799/мес

GPU с большим объёмом VRAM

Более крупные моделиНаличие GPU и итоговая конфигурация подтверждаются до развёртыванияОбъём управления согласуется до развёртывания

Посмотреть доступные GPU

Сценарии использования

Поддерживаемые реальные процессы

Это практические схемы развёртывания для команд, использующих GPU-сервер Ollama в ИИ, автоматизации, внутренних инструментах и операционных стеках.

Внутренние ИИ-помощники

Приватные чат-боты

Прототипы RAG

Автономные лаборатории инференса

Возможности

Приватная конечная точка инференса

GPU-ускорение

Работа с библиотекой моделей

Доступ по SSH

Варианты выделенного оборудования

Без общей среды для разных клиентов

Технические характеристики

Основа рабочей среды

Варианты GPU NVIDIA

Выделенные CPU и RAM

Хранилище NVMe SSD

Развёртывание с поддержкой Ubuntu

Доступна приватная сеть

Наличие GPU и итоговая конфигурация подтверждаются до развёртывания

Объём управления согласуется до развёртывания

GPU и CPU

GPU меняют характер ИИ-нагрузок

Инференс только на CPU подходит для очень маленьких моделей и фоновых задач, но интерактивным помощникам, поисковым процессам и крупным локальным моделям для удобной работы нужно параллельное ускорение.

Меньшая задержка ответа

GPU-ускорение сокращает ожидание в чатах, программировании и циклах агентов, где важен каждый шаг генерации.

Запас ресурсов для крупных моделей

VRAM определяет, насколько комфортно квантованные и полноразмерные модели работают с полезными окнами контекста.

Больше одновременных запросов

Командам с несколькими пользователями нужна предсказуемая пропускная способность, а не один процесс уровня рабочей станции.

Контроль приватного развёртывания

Вы выбираете модель, среду, сетевую доступность и график обновлений, не завися от внешней ИИ-платформы.

Рекомендуемые нагрузки

Подбирайте сервер по модели, а не по заголовку

Небольшие локальные модели

7B-13B

Начальный GPU / квантованные модели

Прототипы внутренних помощниковТесты промптов и лёгкий RAGСценарии одной команды

Инференс в рабочей среде

30B-70B

Рекомендуется большой объём VRAM

Помощники по знаниямБэкенды агентов и обслуживание APIБольше параллельности и контекста

Продвинутые ИИ-стеки

Multi-GPU

Конфигурация с участием инженеров

Крупные приватные LLM-развёртыванияНесколько конечных точек моделейКорпоративные требования к изоляции

Рекомендуемые стеки

Сочетайте GPU-инфраструктуру с ИИ-инструментами на хостинге

Приватные ИИ-серверы выполняют инференс. Размещённые приложения могут предоставить интерфейс, редактор процессов или внутренний слой данных вокруг него.

OpenClaw в 1 клик

Самостоятельно размещаемый ИИ-ассистент, подключённый к вашим мессенджерам и инструментам.

Посмотреть

Uptime Kuma в 1 клик

Проверки доступности, оповещения и страницы статуса.

Посмотреть

n8n в 1 клик

Автоматизация процессов, вебхуки и интеграции API.

Посмотреть

Вопросы и ответы

Частые вопросы

Данные модели остаются приватными?

Да. Сервер выделен вашему сервису, а трафик модели остаётся в пределах вашего развёртывания.

Можно выбрать мощность GPU?

Да. Выбор зависит от текущего наличия и требований модели.

Сколько VRAM нужно модели Ollama?

Начните с размера 4-битной загрузки в библиотеке Ollama и добавьте запас на контекст и среду выполнения: около 5 ГБ для моделей 8B, 9 ГБ для 14B, 20 ГБ для 32B и 43 ГБ для 70B (Q4_K_M). Более длинный контекст и параллельные запросы требуют дополнительной VRAM.

Нужен ли GPU для каждой ИИ-задачи?

Не всегда. Размещённые приложения могут использовать внешние API моделей, а приватный локальный инференс обычно выигрывает от GPU.

Можете подобрать конфигурацию сервера?

Да. Мы учитываем семейство моделей, VRAM, параллельность и требования к хранилищу.

Это то же самое, что GPU в публичном облаке?

Нет. Эти страницы описывают выделенные или приватные GPU-серверы, а не общий SaaS-эндпоинт модели.

Оперативная память сервера — это то же самое, что VRAM GPU?

Нет. VRAM — это память на GPU, а оперативная память сервера относится к CPU. Если модель не помещается в VRAM, среды выполнения вроде Ollama могут загрузить её часть в системную RAM, что медленнее, поэтому GPU подбирают под модель.

Резервирует ли ориентировочная цена конкретный GPU?

Нет. Цены Starter, Pro и Advanced — ориентировочные начальные цены. Модель GPU, объём VRAM, локация и итоговая месячная цена подтверждаются в предложении по текущему наличию.

Приватные ИИ-серверы

Разверните GPU-сервер Ollama с Hosthink

Сохраните привычные дизайн, оплату и поддержку Hosthink, добавляя ИИ и приложения в свою инфраструктуру.

Посмотреть доступные GPU