انتقل إلى المحتوى

الحلول · النماذج المحلية

خادم VPS لتشغيل Ollama

يقدّم Ollama النماذج المفتوحة عبر API محلي، والقاعدة الصارمة الوحيدة أن يتسع النموذج في الذاكرة: نموذج بثمانية مليارات معامل حجم تنزيله 4.9 GB، ونموذج 70B حجمه 42.5 GB. على المعالج يجيب ببضعة رموز في الثانية، وهذا يكفي لمساعد خاص ومهام الدُفعات والتضمينات، ولا يكفي لمنتج دردشة. BD-8 بسعر $12.90 يشغّل نماذج 8B؛ وBD-64 بسعر $84.90 يشغّل نماذج 70B.

نشر BD-8نشر C4-8-160 مع تثبيت Ollama

ما يحتاج إليه

برامج من الوثائق، وأحجام موسومة بمصدرها

البرنامج والوضع الأمني مأخوذان من وثائق المشروع نفسه. وحيث لا ينشر المشروع أي رقم للعتاد، تبيّن الأحجام صاحب كل رقم.

من docs.ollama.com والسجل

  • التثبيت: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh، وينشئ المستخدم ollama وخدمة systemd.
  • يستمع على 127.0.0.1:11434 افتراضيًا؛ وOLLAMA_HOST=0.0.0.0 يكشفه للخارج، وOllama نفسه لا يملك أي مصادقة، لذا ضع أمامه وكيلًا بمصادقة أولًا.
  • تُخزَّن النماذج في /usr/share/ollama/.ollama/models؛ والأحجام من السجل: llama3.1:8b 4.9 GB · qwen3:14b 9.3 GB · gemma3:27b 17.4 GB · qwen3:32b 20.2 GB · llama3.3:70b 42.5 GB.
  • GPU اختياري: بدونه يعمل النموذج على المعالج وRAM ببطء؛ ومعه يعمل من VRAM بسرعة.

الأحجام (من تقديرنا: يجب أن يتسع النموذج في RAM مع هامش)

الأحجام حسب عبء العمل
حمل العملvCPURAM
نماذج 4B–8B (gemma3:4b بحجم 3.3 GB، وllama3.1:8b بحجم 4.9 GB)مساعدات، وملخصات، وتضمينات (embeddings). بضعة رموز في الثانية على المعالج.48 GB
نماذج 12B–14B (gemma3:12b بحجم 8.1 GB، وqwen3:14b بحجم 9.3 GB)إجابات أفضل بوضوح، وأبطأ بوضوح.616 GB
نماذج 27B–32B (gemma3:27b بحجم 17.4 GB، وqwen3:32b بحجم 20.2 GB)صالح لمهام الدُفعات، لا لمستخدم ينتظر.832 GB
نماذج 70B (llama3.3:70b بحجم 42.5 GB)يتسع. بطيء. خادم GPU هو الإجابة الصادقة للاستخدام التفاعلي.1664 GB

الخطط المناسبة

4 أجهزة بأسعار حية

مرتبة حسب الذاكرة، فهي التي تحدد النموذج. الأسعار هي أسعار اليوم، شهريًا، مأخوذة من الكتالوج.

  • BD-8$12.90/شهر

    4 vCPU · 8 GB · قرص 100 GB · 32 TB

    8 GB: نماذج 8B. 4 vCPU و8 GB و100 GB للتنزيلات. يشغّل llama3.1:8b وqwen3:8b وgemma3:4b. الصق مثبّت السطر الواحد بنفسك.

    نشر
  • U6-16-120$47.90/شهر

    6 vCPU · 16 GB · قرص 120 GB · Unmetered

    16 GB: نماذج 14B، Unmetered، إسطنبول. 6 vCPU و16 GB تشغّل qwen3:14b وgemma3:12b؛ مع حركة بيانات غير محتسبة لسحب النماذج بحرية.

    نشر
  • BD-64$84.90/شهر

    16 vCPU · 64 GB · قرص 500 GB · 32 TB

    64 GB: حتى 70B، و16 نواة. أرخص جهاز في هذه الصفحة يتسع فيه llama3.3:70b أو qwen3:32b في الذاكرة. توقّع رمزين تقريبًا في الثانية مع النماذج الكبيرة.

    نشر
  • C4-8-160$75.90/شهر

    4 vCPU · 8 GB · قرص 160 GB · 3 TB

    8 GB، يصلك وOllama مثبّت. يثبّت الإعداد المسبق الخدمة لدى مزوّد يشغّل سكربتات بدء التشغيل؛ 160 GB من القرص لمكتبة من النماذج.

    نشر مع التثبيت

يفتح «نشر مع التثبيت» أداة الإعداد وفيها سكربت بدء التشغيل الخاص بـ Ollama كاملًا في خانة بدء التشغيل، قبل الشراء. يثبّت الخدمة ولا يسحب شيئًا؛ أنت تختار النموذج. في الصفوف الأخرى، التثبيت سطر واحد تلصقه.

التثبيت

أربع خطوات

ثبّته، واسحب نموذجًا يناسب الجهاز، وتحدّث إليه، وأبقِه خاصًا.

  1. التثبيت. curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh تبدأ الخدمة على 127.0.0.1:11434 وتستمر بعد إعادة التشغيل.
  2. اسحب نموذجًا يناسب هذا الجهاز. ollama pull llama3.1:8b على 8 GB؛ وqwen3:14b على 16 GB؛ وgemma3:27b أو qwen3:32b على 32 GB؛ وllama3.3:70b على 64 GB.
  3. استخدمه. ollama run llama3.1:8b، أو عبر API: curl http://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{"model":"llama3.1:8b","prompt":"hello"}'. ومن حاسوبك المحمول: ssh -N -L 11434:127.0.0.1:11434 root@your-server.
  4. بعد ذلك فقط اكشفه للخارج، خلف مصادقة. systemctl edit ollama.service مع Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" يجعله قابلًا للوصول؛ ووضع وكيل عكسي بكلمة مرور أو مفتاح API أمامه ليس أمرًا اختياريًا، لأن Ollama لا يملك أيًّا منهما.

بصراحة

ما كنا سنشتريه فعلاً

اشترِ على قدر النموذج الذي ستشغّله فعلًا، واعرف كيف يبدو الاستدلال على المعالج قبل ذلك.

لنماذج 8B

BD-8 · $12.90/شهر

4 vCPU و8 GB بسعر $12.90 تشغّل llama3.1:8b أو qwen3:8b بسعة فائضة، ببضعة رموز في الثانية: مناسب لمساعد خاص تحادثه بنفسك، أو ملخصات ليلية، أو تضمينات لفهرس بحث. إن أردت إجابات بمستوى 27B، فإن BD-64 بسعر $84.90 يتسع لها ولنماذج 70B أيضًا، ببطء. وإن كان الناس سينتظرون الإجابات، فتوقف عن قراءة هذه الصفحة وانظر إلى فئة GPU.

نشر BD-8BD-64 للنماذج الكبيرة

أسئلة

ما يسأل عنه الناس قبل الشراء.

كم يحتاج Ollama من RAM؟
بقدر حجم النموذج مع هامش بسيط: إذ يُحمَّل ملف النموذج في الذاكرة. يُدرج سجل Ollama النموذج llama3.1:8b بحجم 4.9 GB، وqwen3:14b بحجم 9.3 GB، وgemma3:27b بحجم 17.4 GB، وqwen3:32b بحجم 20.2 GB، وllama3.3:70b بحجم 42.5 GB، لذا فالفئات هي 8 و16 و32 و64 GB. ويحتاج نظام التشغيل وOllama نفسه غيغابايت أو اثنين إضافيين. النموذج الذي لا يتسع إما يفشل تحميله أو يلجأ إلى التبديل (swap)، وهذا أسوأ.
ما مدى سرعته على VPS بمعالج فقط؟
بطيء، وبصراحة: بضعة رموز في الثانية لنموذج 8B على أربع أنوية، وأقل للنماذج الأكبر. هذا مناسب للمهام التي تعمل دون إشراف ولشخص واحد يدردش، وغير مناسب لمنتج ينتظره مستخدمون. الأنوية الإضافية تساعد قليلًا؛ أما الحد الحقيقي فهو عرض نطاق الذاكرة. للسرعة التفاعلية تحتاج إلى GPU، وهذه صفحة أخرى.
هل أحتاج إلى GPU؟
لا تحتاج إليها لتشغيل Ollama، بل لتشغيله بسرعة. كل ما في هذه الصفحة استدلال على المعالج؛ أما فئة GPU ففيها بطاقات تبدأ من L4 واحدة فما فوق، ونموذج 7B يزحف على المعالج يجيب هناك فورًا. قرّر بحسب من ينتظر الإجابة.
ما الذي يفعله الإعداد المسبق لبدء التشغيل؟
يشغّل هذا السكربت مُثبِّت Ollama الرسمي، الذي ينشئ المستخدم ollama وخدمة systemd مرتبطة بالعنوان 127.0.0.1:11434، ويفعّلها، ولا يفتح في جدار الحماية سوى SSH. لا يسحب أي نموذج (فهذا الاختيار يعتمد على الجهاز الذي اشتريته)، ويترك الملف /root/OLLAMA-NEXT-STEPS.txt وفيه أوامر السحب لكل فئة RAM، وأمر النفق، والتحذير من كشف الـ API.
هل يمكن لأجهزة أخرى استخدامه؟
نعم، بعد أن تضبط OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 عبر systemctl edit ollama.service وتفتح المنفذ. لا تفعل ذلك دون وكيل عكسي يطلب مفتاحًا أو كلمة مرور: فـ Ollama لا يملك مصادقة خاصة به، وOllama المفتوح تبرّع مجاني بقدرة حوسبة بلا GPU للإنترنت. عبر أنفاق SSH أو VPN لا تحتاج إلى أي من هذا.
أين تُخزَّن النماذج، وما حجمها؟
/usr/share/ollama/.ollama/models افتراضيًا، ويمكن تغييره عبر OLLAMA_MODELS (يجب أن يكون المستخدم ollama مالك المجلد). مكتبة متواضعة (نموذج 8B و14B و32B) تشغل نحو 35 GB، ولهذا يحتوي كل صف في هذه الصفحة على 100 GB أو أكثر.

تابع القراءة

ذات صلة