Εκτέλεση Ιδιωτικών Μοντέλων AI σε VPS: Οδηγός DeepSeek & Llama

Η AI μεταμορφώνει τον τρόπο που εργαζόμαστε, αλλά η χρήση μοντέλων που βασίζονται στο cloud όπως το ChatGPT σημαίνει κοινή χρήση των ευαίσθητων δεδομένων σας με εταιρείες. Η τρέχουσα τάση είναι η Τοπική AI. Με VPS υψηλής απόδοσης από την Hiddence (ειδικά τα σχέδιά μας Ryzen 9 και Intel Core i9), μπορείτε να εκτελέσετε τη δική σας υπηρεσία πληροφοριών στο cloud, διατηρώντας τα prompt και τα δεδομένα σας 100% ιδιωτικά.

Απαιτήσεις υλικού

Τα LLM χρειάζονται RAM και γρήγορες CPU. Συνιστούμε:

• Ελάχιστο: 16GB RAM για μοντέλα 7B/8B (Llama 3, DeepSeek-7B)
• Συνιστώμενο: 32GB+ RAM για μεγαλύτερα μοντέλα ή υψηλότερο πλαίσιο
• CPU: Σύγχρονος AMD Ryzen 9 ή Intel Core i9 για γρήγορη εξαγωγή συμπερασμάτων χωρίς GPU

1. Εγκατάσταση Ollama

Το Ollama είναι ο ευκολότερος τρόπος εκτέλεσης LLM σε Linux.

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. Λήψη του μοντέλου σας

Για κωδικοποίηση και γενικές εργασίες, το DeepSeek-R1 είναι κορυφαίος εκτελεστής. Για γενική συνομιλία, το Llama 3 είναι εξαιρετικό.

ollama pull deepseek-r1:8b
# Ή
ollama pull llama3

3. Έκθεση μέσω API (Ασφαλώς)

Το Ollama παρέχει ένα API συμβατό με OpenAI. Μπορείτε να το διοχετεύσετε μέσω SSH για να έχετε πρόσβαση σε αυτό με ασφάλεια από τον τοπικό σας υπολογιστή χωρίς να το εκθέσετε στον ανοιχτό ιστό.

ssh -L 11434:localhost:11434 root@your-vps-ip
# Τώρα αποκτήστε πρόσβαση στο http://localhost:11434 στις τοπικές σας εφαρμογές