Contabo GPU VPS: NVIDIA RTX PRO 6000 ...
24 sept 2026
Unsloth Hosting: servidor GPU para ajuste fino
¿Buscas Unsloth Hosting en un servidor GPU para un ajuste fino eficiente y el entrenamiento de tus propios modelos de lenguaje? Aquí encontrarás ofertas con la potencia de cálculo adecuada y suficiente VRAM para LoRA, QLoRA y otros métodos de entrenamiento.
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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NVIDIA® A10 GPU
GPU
GPU
24 GB
Memoria (v)GPU
Memoria (v)GPU
128 GB
RAM
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Servidor GPU
Soporte telefónico
1 GPU
24 GB (v)GPU-RAM
960 GB
NVMe SSD
AMD EPYC
Todas las funciones
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(16 núcleos)
RAM: 128 GB
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RAID RAID 1
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Acceso root sin restricciones
Suministro eléctrico de emergencia
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Dirección IPv4 incluida
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Precio medio por mes
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Coste 12 meses
9.750,00 €
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18.750,00 €
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AMD EPYC
Todas las funciones
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Características del servidor
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24 GB
Memoria (v)GPU
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1 GPU
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Características del plan
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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
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1 TB
NVMe SSD
Intel Xeon
Todas las funciones
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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
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Características del proveedor
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Consola online
855,83 €
Precio medio por mes
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Precio mensual
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Duración del contrato
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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
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Servidor GPU
Soporte telefónico
1 GPU
96 GB (v)GPU-RAM
1 TB
NVMe SSD
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NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell
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1.950,00 €
Precio medio por mes
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Servidor GPU Unsloth para un fine-tuning eficiente de LLM
Unsloth está orientado al entrenamiento y al fine-tuning de modelos de lenguaje con eficiencia de memoria y de cálculo. Un potente servidor GPU permite procesar conjuntos de datos propios y adaptar modelos sin tener que adquirir toda la infraestructura.
¿Cuánta potencia GPU se necesita?
Los requisitos de hardware dependen del tamaño del modelo, la longitud de contexto, el tamaño de lote y el método de entrenamiento. QLoRA suele necesitar menos VRAM que LoRA aunque con distinta precisión. Contar con suficiente memoria RAM, almacenamiento NVMe rápido y un entorno de software compatible también es importante para que los conjuntos de datos y los checkpoints se procesen de forma eficiente.
Casos de uso típicos
- Fine-tuning con datos técnicos y empresariales propios
- Entrenamiento con LoRA y QLoRA
- Adaptación de modelos de chat, código y razonamiento
- Experimentos con diferentes modelos y conjuntos de datos
- Exportación y posterior despliegue en producción
Planificar por separado entrenamiento y despliegue
Un servidor GPU Unsloth es especialmente interesante para entrenamiento y fine-tuning. Para la posterior puesta en producción del modelo adaptado puede tener sentido un Servidor GPU vLLM, un Servidor GPU SGLang o un Servidor GPU LLM.
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