Ollama Logo
Приложение готово к запуску

Облачный Ollama в 1 клик

Запускайте большие языковые модели — Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral — на своём GPU-сервере. Чат в браузере через Open WebUI и OpenAI-совместимый API, без настройки и без оплаты за токены.

от 20 ₽ / час

Доступ к чату через 2-3 минуты после старта

Мгновенный старт

Без установки Python, CUDA и драйверов. Нажмите «Запустить», подождите пару минут и общайтесь с моделью прямо в браузере.

Чат и API из коробки

Open WebUI — чат как у ChatGPT — и Ollama с OpenAI-совместимым API. Llama, Qwen, DeepSeek и Mistral ставятся в один клик.

Поминутная оплата

Платите за час GPU, а не за токены. Закончили работу — удалили сервер, и списания остановились.

Сравнение

Свой ИИ вместо чужого облака

Большие модели не помещаются в память обычного ПК, а облачные API берут плату за каждый токен и видят ваши данные. Свой GPU-сервер закрывает обе проблемы.

Сторонние ИИ-сервисы

  • Оплата за каждый токен — счёт растёт вместе с нагрузкой
  • Промпты и документы уходят стороннему провайдеру
  • Лимиты, очереди и цензура ответов модели
  • Нельзя поставить свою модель или дообучить

Приложение YouGPU

  • Фиксированная плата за час GPU, без счёта за токены
  • Данные остаются на вашем сервере, не уходят третьим лицам
  • Любые open-source модели: Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral
  • Полный доступ: чат, API, инструменты и root по SSH
Интерфейс

Чат в браузере или API в вашем коде

Один сервер — два сценария: знакомый чат для людей и привычный API для разработчиков.

Open WebUI — чат в браузере

Знакомый интерфейс как у ChatGPT: диалоги и история, выбор модели, загрузка документов для ответов по ним (RAG) и установка моделей в один клик. Для тех, кому нужен просто чат.

OpenAI-совместимый API

Подключите модель к своему коду и инструментам — формат тот же, что у OpenAI. Достаточно указать адрес сервера как base_url.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://<ваш-сервер>/v1",
    api_key="ollama",
)
r = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)
Как это работает

От сервера до первого ответа — 3 шага

1. Выберите GPU

От 16 ГБ видеопамяти для моделей 7–8B до 180 ГБ для 70B и больше. Подберите карту под размер модели и бюджет.

2. Запустите приложение Ollama

Выберите приложение Ollama при создании сервера — окружение развернётся и запустится само.

3. Общайтесь и подключайте

Откройте Open WebUI в браузере, скачайте модель в один клик и начинайте. Или подключите API к своему приложению.

Под капотом

Что внутри приложения

Ollama

Движок инференса на базе llama.cpp. Запускает open-source модели на GPU: Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Gemma и сотни других.

Open WebUI

Веб-чат как у ChatGPT: диалоги, ответы по вашим документам (RAG), управление моделями и API-ключи на пользователя.

OpenAI-совместимый API

Эндпоинт в формате OpenAI. Переключите свои приложения с облачного API на свой сервер, не переписывая код.

Приватность и доступ

Данные остаются на вашем сервере и не уходят третьим лицам. Полный root-доступ по SSH, том /workspace переживает остановку.

Вопросы

Частые вопросы

Какие модели можно запускать?

Любые open-source модели из библиотеки Ollama: Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Gemma и сотни других. Размер модели ограничен только объёмом видеопамяти выбранного GPU — от 16 до 180 ГБ.

Мои данные уходят третьим лицам?

Нет. В отличие от облачных ИИ-сервисов, модель работает на вашем арендованном сервере. Промпты, документы и история чатов не отправляются стороннему провайдеру и остаются на вашем инстансе.

Можно ли обращаться к модели из своего кода?

Да. Ollama предоставляет OpenAI-совместимый API — укажите адрес сервера как base_url, и ваши приложения (или OpenAI SDK, LangChain и подобные) будут работать с моделью напрямую.

Сохранятся ли модели и история после остановки?

Да. Скачанные модели и диалоги хранятся на томе /workspace и переживают остановку и запуск сервера. Они удаляются только при полном уничтожении сервера.

Готовы запустить свой ИИ?

Возьмите RTX A4000 или V100 для моделей 7–8B и тестов, либо переходите на A100, H100 и B200 для 70B и тяжёлых нагрузок.