การอนุมานของ LLM API
รัน quantized model ขนาด 7B–70B ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของคุณเอง ใช้ vLLM หรือ TGI บน GPU, หรือ llama.cpp / Ollama บน CPU ขนาดใหญ่ เก็บค่าบริการลูกค้าตาม token
โฮสติ้ง VPS สำหรับปัญญาประดิษฐ์
งาน AI ของคุณ
เลือก spec ที่ใช่
CPU ประสิทธิภาพสูงสำหรับ inference / RAG หรือ GPU ระดับ NVIDIA สำหรับการ training ทั้งหมดอยู่บน VPS panel เดียวกัน
NVMe + เครือข่าย 40 Gbps. Independent cloud ตั้งแต่ปี 2008.
เริ่มต้นที่ $506.35/mo · ลด 35% เมื่อชำระรายปี · ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต
~ ssh root@ai-nyc-001 เชื่อมต่อแล้ว
root@ai-nyc-001:~# curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Installing Ollama runtime... done
root@ai-nyc-001:~# ollama run llama3.1:8b-instruct-q4
pulling manifest · downloading 4.7 GB to NVMe
model ready · CPU inference starting
root@ai-nyc-001:~# curl localhost:11434/api/generate -d '...'
{"response":"Hello! How can I help you today?"}
root@ai-nyc-001:~# _
AI VPS โดยสรุป
Cloudzy offers AI VPS hosting on dedicated NVIDIA ระดับ แพลน GPU สำหรับการเทรนโมเดลและการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ รันบน AMD EPYC, NVMe storage, และ 40 Gbps uplinks ทั่ว 13 region. แผน GPU เริ่มต้นที่ $506.35 ต่อเดือน; การ provision ใช้เวลา 60 วินาที; CUDA images ติดตั้งมาพร้อมใช้สำหรับแพลน GPU Cloudzy ดำเนินงานอย่างอิสระมาตั้งแต่ปี 2008 ให้บริการนักพัฒนา 122,000+ คน และได้คะแนน 4.5 / 5 จากผู้รีวิว 719+ คนบน Trustpilot
- ราคาเริ่มต้น
- $506.35 / เดือน
- ประเภท GPU
- PRO 6000 · A100 · 5090 · 4090
- การจัดสรรทรัพยากร
- 60 วินาที
- ภูมิภาค
- 13 แห่งทั่วโลก
- Uptime SLA
- 99.95%
- คืนเงิน
- 14 วัน
ทำไมนักพัฒนา AI ถึงเลือก Cloudzy
คลาวด์ที่ รันงาน AI ได้จริง
สี่เหตุผลที่ workload AI ของคุณควรอยู่ที่นี่
AMD EPYC + NVMe
EPYC รุ่นล่าสุดสำหรับ inference บน CPU และ NVMe สำหรับโหลดโมเดลได้เร็ว รองรับ GPU แบบ dedicated ผ่าน PCI passthrough ในแพลน GPU
คืนเงินภายใน 14 วัน
ทดสอบ inference latency จริงบน Cloudzy ได้เลย ถ้าไม่ตรงกับ SLO ของคุณ คืนเงินภายใน 14 วัน
uptime 99.95%
API AI สำหรับ production ต้องการโฮสต์ที่ไม่รีบูตในช่วง peak SLA 30 วันล่าสุดแสดงแบบสาธารณะที่ status.cloudzy.com
วิศวกรในแชท
ติดปัญหา CUDA version, NCCL error หรือการปรับแต่ง vLLM? วิศวกรที่มีประสบการณ์กับ AI workload โดยตรง ตอบภายในนาที ไม่ใช่ชั่วโมง
AI stack
นำ framework ที่ใช้อยู่มาได้เลย
รันได้ทันที
PyTorch, TensorFlow, JAX, vLLM, TGI, Ollama, llama.cpp, sglang, all run cleanly. Pre-baked CUDA images on GPU plans skip the driver dance. CPU plans handle quantized inference and embedding workers cheaply.
Docker + nvidia-container-toolkit พร้อมใช้บนแพลน GPU
PyTorch
CPU และ GPU
TensorFlow
CPU และ GPU
vLLM
การให้บริการ GPU LLM
Ollama
CPU + GPU LLM
Hugging Face
Transformers · Diffusers
pgvector
ร้านเก็บเวกเตอร์ RAG
Qdrant
ฐานข้อมูลเวกเตอร์
LangChain
กรอบการทำงานของตัวแทน
กรณีการใช้งาน
AI ทีมใช้อะไรรัน
Cloudzy.
ระบบ backend RAG
Postgres + pgvector หรือ Qdrant บน VPS ประเภท CPU พร้อม GPU สำหรับ embedding/generation แบบเสริมได้ NVMe ทำให้ vector lookup ตอบสนองได้เร็ว
สภาพแวดล้อมการรันไทม์ของเอเจนต์
รัน LangChain หรือ LlamaIndex agents แบบ long-running ที่เรียก OpenAI/Anthropic APIs และข้อมูลของคุณเอง Static IP ช่วยให้ tool-calling เสถียร
การสร้างภาพและวิดีโอ
Stable Diffusion, SDXL, ComfyUI และ video model บน GPU ระดับ RTX NVMe ให้สลับ model ได้ภายในไม่กี่วินาที
การ Fine-tuning และการ Training
LoRA / QLoRA fine-tune บน RTX-class และ full-parameter training บน GPU ระดับ datacenter CUDA, NCCL และ PyTorch ติดตั้งพร้อมใช้งาน
ฝังตัวแทน
รัน sentence-transformers worker บน VPS ประเภท CPU ขนาด 16–32 GB เพื่อ embed เอกสารหลายล้านชิ้นโดยไม่ต้องจ่ายตาม SaaS แบบ per-call
60s
การจัดสรรทรัพยากร
40 Gbps
ลิงก์ขึ้น
NVMe เท่านั้น
พื้นที่จัดเก็บ
13
ภูมิภาค
99.95%
Uptime SLA
14 วัน
คืนเงิน
เครือข่ายทั่วโลก
13 region 4 ทวีป
แก้ปัญหา inference latency ได้แล้ว
วาง AI API ของคุณให้ใกล้กับผู้ใช้งาน จับคู่ CPU gateway ในหนึ่ง region กับ GPU ในอีก region
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-lvg-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-brn-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-syd-1
ราคา
แพลน GPU แนะนำ รายชั่วโมงหรือรายปี
ปัจจุบันการชำระรายปีลด ลด 35% ทุกแพลน GPU
ยอดนิยมที่สุด
1× RTX PRO 6000 Blackwell
96 GB GDDR7 ECC VRAM
$845 /mo
$1300/mo -35%
ติดตั้งเลย คืนเงินภายใน 14 วัน
- 200 GB DDR5
- 24 vCPU
- 1.3 TB NVMe NVMe
- 20 TB · 40 Gbps
- CUDA ติดตั้งไว้แล้ว
คำถามที่พบบ่อย AI VPS
คำถามที่พบบ่อย คำตอบตรงไปตรงมา
AI VPS คืออะไร?
AI VPS คือเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ Linux ที่ถูกกำหนดขนาดและตั้งค่ามาสำหรับ AI โดยเฉพาะ ไม่ว่าจะเป็น RAM สูงและคอร์ EPYC สำหรับ CPU inference และ RAG หรือ GPU ระดับ NVIDIA สำหรับการเทรนและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ เชื่อมต่อ ติดตั้ง stack ของคุณ แล้วรันได้เลย VPS เดียวกัน แต่มีรูปแบบต่างกันตามการใช้งาน
ต้องใช้ GPU หรือ CPU เพียงพอแล้ว?
CPU รองรับโมเดลที่ผ่านการควอนไทซ์ขนาดเล็ก การค้นหาเวกเตอร์ และงาน AI ที่ไม่หนักได้ เลือก GPU หากต้องการอนุมานเร็วขึ้น ใช้โมเดลใหญ่ขึ้น หรือฝึกโมเดล ตัวเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับโมเดล ปริมาณการใช้งาน และเวลาตอบสนองที่ต้องการ
รัน inference API ไว้หลัง load balancer ได้ไหม?
ได้เลย รัน vLLM, TGI หรือ FastAPI service ของคุณเองบนเครื่อง GPU แล้วตั้ง VPS CPU ขนาดเล็กไว้ด้านหน้าเป็น API gateway และ rate limiter ทั้งสองใช้ private network ร่วมกันในภูมิภาคเดียวกัน ด้วยความเร็ว 40 Gbps gateway จะไม่มีวันกลายเป็นคอขวด
โฮสต์ RAG backend ได้ไหม?
ได้ VPS แบบ CPU สามารถรันแอป RAG และฐานข้อมูลเวกเตอร์ เช่น PostgreSQL ที่ใช้ pgvector หรือ Qdrant ได้ เชื่อมต่อกับ LLM ที่มีผู้ให้บริการโฮสต์หรือ VPS แบบ GPU เพื่อสร้างคำตอบ ความต้องการ RAM และพื้นที่จัดเก็บขึ้นอยู่กับชุดข้อมูล โมเดล และปริมาณการใช้งานของคุณ
รองรับ AI framework อะไรบ้าง?
ทุกตัว PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX, llama.cpp, Ollama, vLLM, TGI, sglang, MLX (บนฮาร์ดแวร์ที่รองรับ), Hugging Face Transformers ติดตั้งผ่าน conda, pip หรือ Docker ได้ทันที แพลน GPU มี CUDA image พร้อมใช้ และทุกแพลนได้สิทธิ์ root เต็มรูปแบบ
GPU ใช้ร่วมกับผู้อื่นไหม?
ไม่ แพลน GPU ใช้ PCI passthrough ทำให้ GPU ที่คุณจองเป็นของ VM คุณโดยเฉพาะ ทั้ง memory และ clock เต็มจำนวน CUDA, NVENC, NCCL ทำงานเหมือนกับเครื่อง bare-metal ทุกประการ RTX class เหมาะสำหรับ inference ที่คุ้มค่า ส่วน datacenter class เหมาะสำหรับการเทรนระดับสูง
ต้องการ VRAM เท่าไหร่?
ความต้องการ VRAM ขึ้นอยู่กับขนาดโมเดล ความแม่นยำ ความยาวบริบท และคำขอพร้อมกัน โมเดล 7B แบบ 4-bit อาจใช้ 8 GB สำหรับการอนุมานได้ ส่วนโมเดล 70B ต้องใช้ประมาณ 35 GB สำหรับน้ำหนักโมเดลเพียงอย่างเดียว และต้องมีหน่วยความจำเพิ่มเติมขณะทำงาน การฝึกโมเดลใช้หน่วยความจำมากกว่า จึงควรตรวจสอบข้อกำหนดของโมเดลก่อนเลือกแพ็กเกจ
มีการรับประกันคืนเงินไหม?
มีประกันคืนเงินเต็มจำนวน 14 วันนับจากวันที่ซื้อ โดยไม่มีเงื่อนไข รันการทดสอบ inference latency จริงและ RAG benchmark จริงของคุณ แล้วตัดสินใจว่า Cloudzy เหมาะกับคุณก่อนผูกสัญญาเป็นปี
การจัดเตรียมเร็วแค่ไหน?
เมื่อชำระเงินสำเร็จ AI VPS ของคุณจะพร้อมใช้งานใน 60 วินาที ไม่ว่าจะเป็น CPU หรือ GPU แพลน GPU มี CUDA image พร้อมใช้ทำให้ `nvidia-smi` ตอบสนองภายในไม่กี่วินาที แพลน CPU มาพร้อม Ubuntu LTS หรือ Debian ติดตั้ง AI stack ผ่าน conda หรือ pip ได้ภายในไม่กี่นาที
ฉันสามารถรันงาน AI ในระบบ production บน Cloudzy GPU VPS ได้ไหม?
ได้ เลือกแพ็กเกจที่มี VRAM, CPU และ RAM เพียงพอกับงาน และทดสอบประสิทธิภาพด้วยปริมาณการใช้งานที่คาดไว้ ตั้งค่าความปลอดภัย การมอนิเตอร์ และการสำรองข้อมูล หากต้องการความพร้อมใช้งานสูงให้ใช้หลายอินสแตนซ์
พร้อมเมื่อคุณพร้อม
เปิด AI VPS ใน 60 วินาที
เลือก spec ที่เหมาะกับ workload ของคุณ CPU สำหรับ inference / RAG และ GPU สำหรับ training แผงเดียวกัน
ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต · คืนเงินภายใน 14 วัน · ยกเลิกได้ทุกเมื่อ