Hostinger KVM NVMe VPS (Mẫu cài sẵn Ollama, Open WebUI & n8n) — VRAMForge
Giảm tới 67% + Giảm thêm 20% qua link đối tác (Tới 32GB RAM DDR5 + 1-Click Ollama/n8n) (2026-11-12)
Triển khai Hostinger ($4.99+/tháng) qua VRAMForge →VRAMForge Blueprint: Viết bằng Rust cực nhẹ, Qdrant truy vấn ngữ nghĩa dưới 5ms. Khi bật nén Scalar int8 kết hợp mmap trên ổ cứng NVMe, bạn có thể lưu hàng chục triệu vector với chi phí cực thấp. Chúng tôi đối chiếu trọng số nén và KV-cache dưới đây theo biểu phí nhà cung cấp ngày 2026-11-12.
Nạp QDRANT-HNSW vào Bàn Tính VRAMForge →| Biến Thể Cấu Hình | Trọng Số / Cốt Lõi | Đệm KV / Phụ Trợ | Phân Khúc Khuyên Dùng | Tốc Độ Ước Tính |
|---|---|---|---|---|
| 500K Vectors (1024d BGE-M3, FP32 RAM) | 3.1 GB HNSW+Vec | 0.6 GB OS Cache | 8 GB RAM (Hostinger KVM 2) | 1.8 ms p95 |
| 2M Vectors (1536d, FP32 In-Memory) | 18.4 GB HNSW+Vec | 2.5 GB OS Cache | 32 GB RAM (Hostinger KVM 8) | 2.6 ms p95 |
| 10M Vectors (1024d, INT8 Scalar + mmap) | 14.2 GB Hot RAM | 52 GB NVMe Disk | 32–64 GB UltaHost / InterServer | 4.9 ms p95 |
| 25M Vectors (1536d, Binary Quant + NVMe) | 19.5 GB Hot RAM | 190 GB NVMe Disk | 64 GB Dedicated Ryzen / VDS | 6.2 ms p95 |
# Production Qdrant container with API key & NVMe storage volume
docker run -d --name qdrant \
-p 6333:6333 -p 6334:6334 \
-e QDRANT__SERVICE__API_KEY="replace_with_strong_32char_secret" \
-v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z \
qdrant/qdrant:latest
Giảm tới 67% + Giảm thêm 20% qua link đối tác (Tới 32GB RAM DDR5 + 1-Click Ollama/n8n) (2026-11-12)
Triển khai Hostinger ($4.99+/tháng) qua VRAMForge →Cam kết không tăng giá gia hạn trọn đời + Máy chủ vật lý Ryzen 64GB–128GB RAM giá rẻ (2026-11-12)
Triển khai InterServer ($12+/tháng) qua VRAMForge →VDS 100% RAM/CPU vật lý riêng (32GB–128GB+ DDR5) chuyên trị mô hình 32B/70B & RAG (2026-11-12)
Triển khai UltaHost ($37.5+/tháng) qua VRAMForge →Lưu 5–10 triệu vector 1536 chiều trên các nền tảng Cloud quản lý sẵn thường tốn $180–$450/tháng, trong khi tự chạy trên KVM 8 hoặc UltaHost VDS chỉ mất $20–$38/tháng.
Dưới 2 triệu vector, gộp chung trên 1 VPS 32GB là tối ưu nhất. Trên 5 triệu vector, nên tách Qdrant ra node riêng để bộ đệm đọc file (Page Cache) của Linux không bị LLM chiếm chỗ.