Contabo GPU VPS: NVIDIA RTX PRO 6000 ...
24 sept 2026
LM Studio Hosting: comparación de servidores GPU
¿Buscas alojamiento de LM Studio en un servidor GPU para el funcionamiento headless de tus propios modelos de lenguaje? Aquí encontrarás ofertas para inferencia local, acceso vía API y el despliegue centralizado de LLMs sin interfaz de escritorio.
Servidores GPU de alto rendimiento para tus cargas de trabajo más exigentes
Benefíciate de hardware dedicado de nivel Enterprise. Ya sea para entrenar modelos de IA complejos, renderizado 3D o procesar grandes volúmenes de datos, nuestros servidores acelerados por GPU ofrecen un rendimiento constante y un alto ancho de banda para resultados profesionales.
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100% Recomendación
NVIDIA® A10 GPU
GPU
GPU
24 GB
Memoria (v)GPU
Memoria (v)GPU
128 GB
RAM
RAM
Servidor GPU
Soporte telefónico
1 GPU
24 GB (v)GPU-RAM
960 GB
NVMe SSD
AMD EPYC
Todas las funciones
Funciones
Características del servidor
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AMD EPYC
(16 núcleos)
RAM: 128 GB
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RAID RAID 1
Características del plan
Acceso root sin restricciones
Suministro eléctrico de emergencia
Protección contra incendios
Supervisión de disponibilidad (NOC)
Dirección IPv4 incluida
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Consola online
Características del proveedor
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365 Tage Support
Soporte telefónico
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Precio medio por mes
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Duración del contrato
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Coste 12 meses
9.750,00 €
Coste 24 meses
18.750,00 €
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NVIDIA® T4 GPU
GPU
GPU
16 GB
Memoria (v)GPU
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1 GPU
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1 TB
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AMD EPYC
Todas las funciones
Funciones
Características del servidor
Servidor GPU
NVIDIA® T4 GPU
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16 GB (v)GPU-RAM
AMD EPYC
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RAM: 128 GB
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Precio medio por mes
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NVIDIA® A10 GPU
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24 GB
Memoria (v)GPU
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Servidor GPU
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1 GPU
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AMD EPYC
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NVIDIA® A10 GPU
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Características del plan
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Cuota de instalación
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Duración del contrato
n/d
Precio Ø/mes
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Coste 12 meses
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INTEL® Flex 170
GPU
GPU
16 GB
Memoria (v)GPU
Memoria (v)GPU
256 GB
RAM
RAM
Servidor GPU
Soporte telefónico
1 GPU
16 GB (v)GPU-RAM
1 TB
NVMe SSD
Intel Xeon
Todas las funciones
Funciones
Características del servidor
Servidor GPU
INTEL® Flex 170
(1x)
16 GB (v)GPU-RAM
Intel Xeon
(24 núcleos)
RAM: 256 GB
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NVMe SSD
(2x)
RAID RAID 1
Características del plan
Acceso root sin restricciones
Suministro eléctrico de emergencia
Protección contra incendios
Supervisión de disponibilidad (NOC)
Dirección IPv4 incluida
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Consola online
Características del proveedor
24h Support
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Soporte telefónico
30 Tage Geld-zurück-Garantie
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Supervisión de disponibilidad (NOC)
Dirección IPv4 incluida
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Consola online
855,83 €
Precio medio por mes
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más instalación 790,00 €
Detalles del plan
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Precio mensual
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Cuota de instalación
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Duración del contrato
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Coste 12 meses
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Diamante
100% Recomendación
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell
GPU
GPU
96 GB
Memoria (v)GPU
Memoria (v)GPU
256 GB
RAM
RAM
Servidor GPU
Soporte telefónico
1 GPU
96 GB (v)GPU-RAM
1 TB
NVMe SSD
Intel Xeon
Todas las funciones
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Características del servidor
Servidor GPU
NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell
(1x)
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1.950,00 €
Precio medio por mes
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Servidor GPU de LM Studio en modo headless
LM Studio no solo se puede usar como aplicación de escritorio. Con el servicio headless (sin interfaz gráfica) el entorno de modelos también puede ejecutarse en un servidor Linux o en la nube sin entorno gráfico. Un servidor GPU acelera la inferencia de modelos más grandes y mejora los tiempos de respuesta con varios usuarios.
¿Es imprescindible una GPU para LM Studio?
Modelos pequeños y cuantizados pueden, según el procesador y la memoria, ejecutarse también en la CPU. Para modelos más grandes, contextos largos y respuestas rápidas, una GPU con suficiente VRAM suele ser la mejor opción. Además, hay que planificar suficiente RAM y almacenamiento NVMe para los archivos de los modelos.
Ámbitos de uso típicos
- despliegue centralizado de modelos de lenguaje locales
- API compatible con OpenAI para aplicaciones propias
- soluciones internas de chat y RAG
- desarrollo y pruebas con distintos modelos
- cargas de trabajo de IA orientadas a la privacidad en infraestructura propia
LM Studio en comparación con frameworks de servidor especializados
LM Studio pone el énfasis en la gestión sencilla de modelos y en un funcionamiento local o en modo headless accesible. Para cargas de producción altamente escaladas, soluciones especializadas como vLLM o SGLang pueden ser más adecuadas. Una comparativa de hardware más amplia puedes consultarla en los Servidores GPU para LLM.
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