Mejor VPS para vLLM en 2026
vLLM es una poderosa herramienta de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje grande localmente. Elegir el VPS correcto es fundamental para el rendimiento, la privacidad y la rentabilidad. Probamos los principales proveedores para identificar las mejores opciones para alojar vLLM en 2026, considerando CPU, RAM, almacenamiento y precio para garantizar servidores de inferencia confiables para modelos pequeños y grandes.
Hetzner es el Mejor VPS para vLLM
Hetzner destaca por su alojamiento de vLLM gracias a sus servidores de alto rendimiento, precios competitivos y excelente conectividad de red. Sus ofertas están diseñadas para manejar cargas de trabajo de inferencia de manera eficiente, haciendo de él la primera opción para 2026.
Obtener VPS Hetzner →¿Qué es vLLM?
vLLM es un motor de inferencia ligero pero eficiente, diseñado para ejecutar modelos de lenguaje grande localmente. Es ideal para desarrolladores, investigadores o empresas que buscan control total sobre sus cargas de trabajo de IA sin depender de servicios en la nube. Hospedando vLLM en un VPS, mantienes la privacidad total de los datos, reduces la latencia y potencialmente ahorras costos evitando tarifas continuas de la nube. Una configuración adecuada de VPS garantiza que puedas ejecutar modelos sin problemas y escalar según sea necesario sin comprometerte.
Requisitos mínimos del servidor para vLLM
| Recurso | Mínimo | Recomendado |
|---|---|---|
| RAM | 16 GB | 32 GB |
| CPU | 1 vCPU | 2+ vCPUs |
| Almacenamiento | 40 GB | 80 GB NVMe |
| Sistema operativo | Ubuntu 22.04+ | Ubuntu 24.04 LTS |
Principales 5 proveedores de VPS para vLLM comparados
Desplegamos vLLM en cada proveedor y medimos el tiempo de inicio, la latencia de respuesta y el uso de recursos. Aquí están los resultados:
Pros
- Unbeatable price-to-performance ratio
- European data centers with strong privacy
- NVMe storage on all plans
Cons
- No US data centers
- Control panel less polished than competitors
All Hetzner Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| CX22 | 2 vCPU | 4 GB | 40 GB NVMe | $4.15/mo | Get Plan → |
| CX32 | 4 vCPU | 8 GB | 80 GB NVMe | $7.49/mo | Get Plan → |
| CX42 | 8 vCPU | 16 GB | 160 GB NVMe | $14.49/mo | Get Plan → |
| CX52 | 16 vCPU | 32 GB | 320 GB NVMe | $28.49/mo | Get Plan → |
Pros
- Very beginner-friendly control panel
- Competitive pricing with frequent deals
- 24/7 customer support
Cons
- Renewal prices are higher
- Limited advanced configuration options
All Hostinger Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| KVM 1 | 1 vCPU | 4 GB | 50 GB NVMe | $4.99/mo | Get Plan → |
| KVM 2 | 2 vCPU | 8 GB | 100 GB NVMe | $6.99/mo | Get Plan → |
| KVM 4 | 4 vCPU | 16 GB | 200 GB NVMe | $12.99/mo | Get Plan → |
| KVM 8 | 8 vCPU | 32 GB | 400 GB NVMe | $19.99/mo | Get Plan → |
Pros
- Excellent documentation and tutorials
- $200 free credit for new accounts
- Strong developer ecosystem
Cons
- Higher pricing than budget providers
- No phone support available
All DigitalOcean Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| Basic | 1 vCPU | 2 GB | 50 GB SSD | $12.00/mo | Get Plan → |
| Regular | 2 vCPU | 4 GB | 80 GB SSD | $24.00/mo | Get Plan → |
| CPU-Optimized | 2 vCPU | 4 GB | 25 GB SSD | $42.00/mo | Get Plan → |
| Memory-Opt | 2 vCPU | 16 GB | 50 GB SSD | $84.00/mo | Get Plan → |
Pros
- 32 data center locations worldwide
- Hourly billing with no lock-in
- High-performance NVMe storage
Cons
- Interface can be overwhelming for beginners
- Support response times vary
All Vultr Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| Cloud Compute | 1 vCPU | 2 GB | 50 GB SSD | $10.00/mo | Get Plan → |
| Cloud Compute | 2 vCPU | 4 GB | 80 GB SSD | $20.00/mo | Get Plan → |
| High Frequency | 2 vCPU | 4 GB | 64 GB NVMe | $24.00/mo | Get Plan → |
| Bare Metal | E-2286G | 32 GB | 2x 480GB SSD | $120.00/mo | Get Plan → |
Pros
- One-click deploys from Git
- Auto-scaling based on usage
- No server management needed
Cons
- Can get expensive at scale
- Less control over infrastructure
All Railway Plans
| Plan | CPU | RAM | Storage | Price | |
|---|---|---|---|---|---|
| Hobby | Shared 8 vCPU | 8 GB | 100 GB | $5.00/mo | Get Plan → |
| Pro | Shared 32 vCPU | 32 GB | 250 GB | $20.00/mo | Get Plan → |
| Enterprise | Custom | Custom | Custom | Custom | Get Plan → |
Cómo configurar vLLM en un VPS
Paso 1: Provisione su servidor VPS
Elija un proveedor como Hetzner, seleccione un servidor con al menos 16 GB de RAM, 80 GB de almacenamiento NVMe y un CPU adecuado, luego configure sus credenciales de servidor.
Paso 2: Instale Docker y despliegue vLLM
Instale Docker siguiendo las instrucciones oficiales, luego ejecute el contenedor Docker de vLLM desde su repositorio o Docker Hub usando un comando como 'docker run'.
Paso 3: Configure dominio y SSL
Configure un proxy inverso con Nginx o Caddy, y asegure su configuración con certificados SSL de Let's Encrypt para acceso seguro.
Frequently Asked Questions
¿Cuánta RAM necesita vLLM?
vLLM requiere un mínimo de 16 GB de RAM para modelos pequeños, pero se recomienda encarecidamente 32 GB de RAM para un rendimiento óptimo, especialmente con modelos más grandes como 7B+. Más RAM permite una inferencia más fluida y un mejor manejo de los tamaños de los modelos.
¿Puedo ejecutar vLLM en un VPS barato?
Es posible ejecutar vLLM en un VPS económico para modelos pequeños con RAM mínima, como 8 o 16 GB. Sin embargo, para modelos más grandes o tareas de inferencia más exigentes, invertir en mayor RAM y capacidad de CPU de proveedores como Hetzner garantiza un rendimiento confiable y escalabilidad.
¿Es vLLM gratuito para autohospedar?
Sí, vLLM es un proyecto de código abierto y es gratuito de usar. Sin embargo, hospedarlo en un VPS implica costos de servidor que varían según el proveedor y las especificaciones. Necesitarás pagar por el servicio de VPS, pero mantienes control completo y evitas tarifas continuas de suscripción en la nube.
¿Cómo instalo vLLM en un VPS?
Normalmente, instalas vLLM usando Docker para facilitar y mantener la coherencia. Descarga e instala Docker siguiendo las instrucciones oficiales, luego ejecuta el contenedor Docker de vLLM desde su repositorio o Docker Hub usando un comando como 'docker run'.
¿Debería usar Docker para vLLM?
Usar Docker simplifica la implementación, las actualizaciones y la gestión de vLLM en tu VPS. Aisla las dependencias y garantiza reproducibilidad, por lo que es el método preferido sobre la instalación en metal desnudo para la mayoría de los usuarios.