გამოყენების მაგალითები · მაღალი მეხსიერება · Pro (RAG, აგენტების ფლოტები, პირადი LLM)
მაღალი მეხსიერება · Pro (RAG, აგენტების ფლოტები, პირადი LLM)
AllAI და აგენტებიSandbox-ები · კოდის გაშვებამაღალი მეხსიერება · Pro (RAG, აგენტების ფლოტები, პირადი LLM)ბოტებივებსაიტები, ფოსტა და სერვისები (dedicated IP)თვით-ჰოსტინგიკონფიდენციალურობა და ცენზურის გვერდის ავლა
VPS თვით-ჰოსტინგ RAG-ისთვის მასშტაბზე
Retrieval-augmented generation წყვეტს laptop-დემო ყოფნას, როცა corpus ნამდვილი ხდება. vector ინდექსს RAM სჭირდება, და თქვენი embedding-ები თქვენი პირადი მონაცემებია. აი ზომის მათემატიკა და რატომ ჯდება მაღალი-მეხსიერების, no-KYC ჰოსტინგი. $55/თვე-დან.
→ pro-48
VPS მრავალ-აგენტიანი სისტემებისა და აგენტების ფლოტებისთვის
ერთი აგენტი იაფი სახოსტინგოა. ათი აგენტის ეკიპაჟი, რომელიც საზიარო მდგომარეობას ინახავს, მეხსიერების პრობლემაა. CrewAI/LangGraph ფლოტის ზომა, რატომ ჭამს მდგომარეობა RAM-ს, და სად ჯდება no-KYC მაღალი მეხსიერება. $40/თვე-დან.
→ pro-32
VPS პირადი მაღალი-მეხსიერების LLM inference-ისთვის
უფრო დიდ quantized მოდელებს სჭირდებათ ნამდვილი RAM, არა GPU, რომელიც არ გაქვთ. სად უშვებს მაღალი-მეხსიერების CPU box 30B-კლასის მოდელებს პირადად, რა არის რეალისტური და სად არა. $70/თვე-დან.
→ pro-64