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
คลาวด์อิสระ ให้บริการมาตั้งแต่ปี 2008 เริ่มต้นเพียง $2.48/เดือน · รับ root access ภายใน 60 วินาที
CPU เริ่มต้นที่ $2.48/mo · แผน GPU บน ราคา · คืนเงินภายใน 14 วัน
~ ssh root@ai-nyc-001
เชื่อมต่อแล้ว
root@ai-nyc-001:~# curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
กำลังติดตั้ง Ollama runtime... เสร็จสิ้น
root@ai-nyc-001:~# ollama run llama3.1:8b-instruct-q4
กำลังดึง manifest · กำลังดาวน์โหลด 4.7 GB ไปยัง NVMe
โมเดลพร้อมแล้ว · CPU กำลังเริ่ม inference
root@ai-nyc-001:~# curl localhost:11434/api/generate -d '...'
{"response":"สวัสดีครับ! มีอะไรให้ช่วยไหมครับ?"}
root@ai-nyc-001:~# _
AI VPS โดยสรุป
Cloudzy มี AI VPS hosting สองรูปแบบ ได้แก่ แพลน CPU ประสิทธิภาพสูง RAM สำหรับ quantized LLM inference, RAG และ pipeline รวมถึง NVIDIA ระดับ แพลน GPU สำหรับการเทรนโมเดลและการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ รันบน AMD EPYC, NVMe สำหรับจัดเก็บข้อมูล, และ 40 Gbps uplink ครอบคลุม 12 ภูมิภาค. CPU เริ่มต้นที่ $2.48 per month; การ provision ใช้เวลา 60 วินาที; CUDA images ติดตั้งมาพร้อมใช้สำหรับแพลน GPU Cloudzy ดำเนินงานอย่างอิสระตั้งแต่ปี 2008และให้บริการ นักพัฒนากว่า 122,000 คนและได้รับการจัดอันดับ 4.6 / 5 by 728+ reviewers บน Trustpilot.
- CPU เริ่มต้นที่
- $2.48 / month
- ประเภท GPU
- RTX · Pro
- การจัดสรรทรัพยากร
- 60 วินาที
- ภูมิภาค
- 12 แห่งทั่วโลก
- เวลาทำงาน 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
วิศวกรพร้อมช่วยบน chat
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 ทำงานได้ไม่มีปัญหา CUDA image สำเร็จรูปในแพลน GPU ข้ามขั้นตอนติดตั้ง driver ได้เลย แพลน CPU รองรับ quantized inference และ embedding worker ในราคาที่คุ้มค่า
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
พื้นที่จัดเก็บข้อมูล
12
ภูมิภาค
99.95%
เวลาทำงาน SLA
14 วัน
คืนเงิน
เครือข่ายทั่วโลก
12 ภูมิภาค. สี่ทวีป.
แก้ปัญหา inference latency ได้แล้ว
วาง AI API ของคุณให้ใกล้กับผู้ใช้งาน จับคู่ CPU gateway ในหนึ่ง region กับ GPU ในอีก region
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-zrh-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-tyo-1
แผน AI สำหรับ CPU
Quantized LLMs · RAG · Embeddings. CPU ก็เพียงพอแล้ว
งาน AI หลายประเภทใช้ CPU เป็นหลัก คิดค่าบริการรายชั่วโมง · ลด 50% ทุกแผน · แผน GPU แสดงแยกต่างหากที่ /pricing.
ยอดนิยม
4 GB DDR5
การอนุมาน 7B แบบ Quantized · CPU
$14.47 /เดือน
$28.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Ollama / vLLM CPU
- Root SSH · KVM
12 GB DDR5
RAG backend · ฐานข้อมูลเวกเตอร์ · embeddings
$34.98 /เดือน
$69.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
- 4 vCPU @ EPYC
- 300 GB NVMe
- 8 TB · 40 Gbps
- Ollama / vLLM CPU
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
การอนุมานขนาดกลาง CPU · เกตเวย์ API
$49.98 /เดือน
$99.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Ollama / vLLM CPU
- Root SSH · KVM
ยอดนิยม
24 GB DDR5
CPU หน่วยความจำขนาดใหญ่ · agents · pipelines
$69.97 /เดือน
$139.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
- 8 vCPU @ EPYC
- 450 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Ollama / vLLM CPU
- Root SSH · KVM
คำถามที่พบบ่อย AI VPS
คำถามที่พบบ่อย คำตอบตรงๆ
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?
ขึ้นอยู่กับโมเดล LLM ระดับ Quantized 7B (int4 / int8 ผ่าน llama.cpp หรือ Ollama) ทำงานได้ดีบนแพลน CPU ขนาด 16–32 GB ส่วน embedding model, vector database (Qdrant, Weaviate, pgvector) และ RAG pipeline ส่วนใหญ่ใช้ทรัพยากร CPU เป็นหลัก หากต้องการเทรน, ให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ หรืองานที่ต้องการ throughput สูง ควรเลือกแพลน GPU
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 และนี่คือรูปแบบการใช้งานที่พบบ่อยที่สุด VPS CPU ขนาด 16–32 GB รัน Postgres + pgvector หรือ Qdrant ได้ในราคาประหยัด แล้วเรียกใช้ VPS GPU หรือ LLM แบบโฮสต์สำหรับการสร้างข้อความ NVMe ทำให้ vector query ตอบสนองรวดเร็ว และ EPYC จัดการ embedding compute เมื่อรันแบบ batch
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?
8 GB for SDXL or 7B-class LLMs at int4. 24 GB for 13B at fp16 or 70B at int4. 40+ GB for fp16 70B and full-precision training. Match the GPU plan to your model size, quantization changes the math, so test before committing to a tier.
มีนโยบายคืนเงินไหม?
มีประกันคืนเงินเต็มจำนวน 14 วันนับจากวันที่ซื้อ โดยไม่มีเงื่อนไข รันการทดสอบ inference latency จริงและ RAG benchmark จริงของคุณ แล้วตัดสินใจว่า Cloudzy เหมาะกับคุณก่อนผูกสัญญาเป็นปี
การจัดเตรียมเซิร์ฟเวอร์ใช้เวลานานแค่ไหน?
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
ใช้งานใน production ได้ไหม?
ใช่ รับประกัน uptime 99.95% SLA เรียกเก็บรายชั่วโมง ไม่ต้องผูกสัญญา มี IP เฉพาะ และสามารถเพิ่ม RAM/vCPU/storage ได้แบบ live โดยไม่ต้องสร้างใหม่ ลูกค้าหลายรายของเราใช้งาน AI inference และ RAG APIs ใน production จาก Cloudzy
พร้อมให้บริการทุกเมื่อที่คุณต้องการ
เปิด AI VPS ใน 60 วินาที
เลือก spec ที่เหมาะกับ workload ของคุณ CPU สำหรับ inference / RAG และ GPU สำหรับ training แผงเดียวกัน
ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต · รับประกันคืนเงินภายใน 14 วัน · ยกเลิกได้ทุกเมื่อ