Miglior VPS per vLLM nel 2026
vLLM è uno strumento potente open-source per eseguire grandi modelli linguistici localmente. La scelta del VPS giusto è fondamentale per le prestazioni, la privacy e l'efficienza dei costi. Abbiamo testato i principali provider per identificare le migliori opzioni di hosting di vLLM nel 2026, considerando CPU, RAM, storage e prezzo per garantire server di inferenza affidabili per modelli sia piccoli che grandi.
Hetzner è il miglior VPS per vLLM
Hetzner si distingue per l'hosting di vLLM grazie ai suoi server ad alte prestazioni, prezzi competitivi e ottima connettività di rete. Le sue offerte sono progettate per gestire efficacemente i carichi di lavoro di inferenza, rendendolo la scelta numero uno per il 2026.
Ottieni VPS Hetzner →Cos'è vLLM?
vLLM è un motore di inferenza leggero ma efficiente progettato per eseguire grandi modelli linguistici localmente. È ideale per sviluppatori, ricercatori o aziende che mirano al pieno controllo sui propri carichi di lavoro AI senza fare affidamento sui servizi cloud. Ospitando vLLM sul proprio VPS, si mantiene la piena privacy dei dati, si riducono le latenze e si può risparmiare sui costi evitanto le spese ricorrenti dei servizi cloud. Un setup VPS adeguato consente di eseguire modelli senza problemi e di scalare secondo le necessità senza compromessi.
Requisiti minimi del server per vLLM
| Risorsa | Minimo | Consigliato |
|---|---|---|
| RAM | 16 GB | 32 GB |
| CPU | 1 vCPU | 2+ vCPU |
| Storage | 40 GB | 80 GB NVMe |
| Sistema operativo | Ubuntu 22.04+ | Ubuntu 24.04 LTS |
I 5 migliori provider di VPS per vLLM a confronto
Abbiamo distribuito vLLM su ogni provider e misurato i tempi di avvio, la latenza di risposta e l'uso delle risorse. Ecco i risultati:
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 → |
Come configurare vLLM su un VPS
Passo 1: Procurati un VPS
Scegli un provider come Hetzner, seleziona un server con almeno 16 GB di RAM, 80 GB di storage NVMe e un CPU adeguato, poi configura le credenziali del server.
Passo 2: Installa Docker e deploya vLLM
Installa Docker seguendo le istruzioni ufficiali, poi avvia il container Docker di vLLM dal suo repository o Docker Hub usando un comando come "docker run".
Passo 3: Configura dominio e SSL
Configura un reverse proxy con Nginx o Caddy, e proteggi il setup con certificati SSL Let's Encrypt per accesso sicuro.
Frequently Asked Questions
Quanto RAM serve a vLLM?
vLLM richiede almeno 16 GB di RAM per modelli piccoli, ma 32 GB sono altamente raccomandati per prestazioni ottimali, soprattutto con modelli più grandi come 7B+. Più RAM permette inferenze più fluide e una migliore gestione delle dimensioni del modello.
Posso eseguire vLLM su un VPS economico?
Eseguire vLLM su un VPS a basso costo è possibile per modelli piccoli con RAM minima, come 8 o 16 GB. Tuttavia, per modelli più grandi o compiti di inferenza più impegnativi, investire in RAM e CPU più elevate da provider come Hetzner garantisce prestazioni affidabili e scalabilità.
vLLM è gratuito per l'auto-hosting?
Sì, vLLM è un progetto open-source e gratuito da usare. Tuttavia, ospitarlo su un VPS comporta costi del server che variano a seconda del provider e delle specifiche. Devi pagare per il servizio VPS, ma mantieni il pieno controllo e eviti le tasse di abbonamento cloud ricorrenti.
Come si installa vLLM su un VPS?
Di solito, installi vLLM usando Docker per facilità e coerenza. Scarica e installa Docker seguendo le istruzioni ufficiali, poi esegui il contenitore Docker di vLLM dal suo repository o Docker Hub usando un comando come 'docker run'.
Devo usare Docker per vLLM?
Usare Docker semplifica il deployment, gli aggiornamenti e la gestione di vLLM sul tuo VPS. Isola le dipendenze e garantisce la riproducibilità, rendendolo il metodo preferito rispetto all'installazione bare-metal per la maggior parte degli utenti.