Une infrastructure de cloud GPU professionnelle dans des datacenters européens.
Louer de la capacité GPU pour l'inférence LLM implique généralement de s'inscrire chez un hyperscaler américain, même lorsque le modèle que vous voulez exécuter est open source. HostYourAI prend une autre voie : des GPU européens, exploités par une entreprise néerlandaise, qui servent des modèles ouverts avec vLLM via une API compatible OpenAI. Aucun cloud américain n'intervient dans la chaîne de service.
La plateforme propose deux façons de consommer cette capacité. L'EU Inference Router partagé vous donne un accès au token à un catalogue de modèles. Les instances GPU dédiées vous donnent votre propre déploiement vLLM, facturé à l'heure sur le même solde de crédits prépayés.
Des poids ouverts et du matériel européen signifient que chaque couche de la pile est inspectable ou remplaçable. Les fichiers du modèle sont publics, le logiciel de service est vLLM et les GPU se trouvent dans des datacenters européens. Vous n'êtes jamais enfermé dans un modèle propriétaire derrière une API étrangère.
Tout fonctionne à partir d'un seul solde prépayé, rechargeable par iDEAL, carte ou SEPA. Lorsque les crédits sont épuisés, les dépenses s'arrêtent : aucune mauvaise surprise sur la facture. Les instances dédiées se mettent aussi en veille lorsqu'elles ne sont pas utilisées, de sorte qu'un déploiement oublié ne consomme pas discrètement votre budget. Les tarifs figurent sur la page des tarifs.
Les tokens générés en Europe atteignent les utilisateurs européens sans traverser un océan. Pour les interfaces de chat en streaming, où chaque fragment compte, garder tout l'aller-retour sur le continent est l'optimisation la plus simple qui soit.
from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://hostyourai.com/api/v1", api_key="hyai-...") client.chat.completions.create( model="llama-3.3-70b", messages=[{"role":"user","content":"Hallo!"}])
Sur le Router, les modèles populaires sont maintenus chauds grâce à un pool chaud : les requêtes qui les visent commencent à générer immédiatement. Les modèles moins courants du catalogue de modèles affichent leur état dans le Model Garden : chaud, en cours de réchauffement, servable ou sur demande.
Pour une instance dédiée, vous choisissez un modèle et la plateforme déploie vLLM pour vous. Le déploiement impose un plancher de VRAM : le GPU n'est jamais trop petit pour le modèle, vous ne pouvez donc pas provisionner un matériel incapable de charger les poids. Chaque instance reçoit sa propre clé API chiffrée et, lorsque le trafic s'arrête, l'instance se met en veille au lieu de facturer le silence. Le guide Déployer son propre LLM avec vLLM détaille tout le processus.
| Taille de modèle | Classe de mémoire typique |
|---|---|
| 1B à 4B de paramètres | GPU d'entrée de gamme, environ 16 à 24 Go de VRAM |
| 7B à 14B de paramètres | 24 à 48 Go de VRAM, une seule carte de milieu de gamme |
| 30B à 40B de paramètres | 48 à 80 Go de VRAM, classe A100 |
| 70B de paramètres | 80 Go et plus, classe A100 ou H100 |
| Modèles à mélange d'experts | Dimensionnés selon les poids actifs plus les poids totaux, souvent multi-GPU |
Le test le plus rapide passe par le Router : créez une clé, gardez votre SDK OpenAI, changez une seule URL.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://hostyourai.com/api/v1",
apiKey: "hyai-...",
});
const res = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3-8b",
messages: [{ role: "user", content: "Explain what a VRAM floor is in one paragraph." }],
});
console.log(res.choices[0].message.content);Sur de la capacité GPU européenne de plusieurs classes, adaptée au modèle. Le déploiement impose un plancher de VRAM : un modèle 70B n'est donc jamais planifié sur une carte incapable de le contenir.
Elle se met automatiquement en veille lorsqu'elle n'est pas utilisée, et vous ne payez donc pas un GPU qui ne génère rien. Lorsque le trafic revient, l'instance redémarre.
Vous évitez l'installation des pilotes, la configuration de vLLM et la planification de la capacité. Vous choisissez un modèle, la plateforme le déploie sur un GPU correctement dimensionné, et vous obtenez un point d'accès compatible OpenAI avec sa propre clé chiffrée.
La chaîne de service s'exécute sur une infrastructure européenne exploitée depuis les Pays-Bas. L'inférence a lieu dans des datacenters européens, et la liste publique des sous-traitants indique chaque partie impliquée.
Oui. Essayez-le sur le Router partagé, au token, ou ouvrez le Playground dans l'application et discutez avec lui sans écrire de code. S'il convient, déployez-le en dédié.
Sur le même solde de crédits prépayés que l'utilisation du Router, rechargeable par iDEAL, carte ou SEPA. Les instances sont facturées à l'heure tant qu'elles fonctionnent.
De l'hébergement de modèles à une API destinée à vos clients, tout est conçu pour les développeurs et les entreprises qui veulent que leur IA tourne sur une infrastructure qu'ils contrôlent réellement, au sein de l'UE.
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Pointez votre client existant vers le Router et gardez vos outils. Sans réécriture, sans dépendance.
Aucune infrastructure à gérer. Choisissez un modèle, obtenez une URL compatible OpenAI et livrez.
Choisissez dans le Model Garden ou collez n'importe quel ID HuggingFace. Définissez la VRAM et choisissez un GPU européen.
Nous déployons vLLM, exécutons les sondes de disponibilité et vous remettons une URL prête, compatible OpenAI et Anthropic, ainsi qu'une clé d'API.
Pointez votre client vers le Router. Il route automatiquement vers une instance démarrée, met les GPU au repos quand personne n'est connecté et journalise chaque requête.
Si un cloud américain est exclu, HostYourAI vous offre la même expérience développeur sur une infrastructure européenne.
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GPUs and data residency inside Europe. Your prompts never leave the EU.
Run open-weight models with no black boxes or hidden telemetry.
GPUs idle when nobody is online, so you only pay for what you run.
Your infra, your keys, your models. Leave whenever you want.
Yes. HostYourAI runs open models on GPUs in European datacenters via vLLM. Your prompts and outputs never leave the EU and there is no US cloud provider in the chain.
Yes. All processing happens inside the EU, a Data Processing Agreement (DPA) is available and the subprocessor list is public. Open weights also mean no training on your data.
Yes. Point your existing OpenAI or Anthropic client at our Router (https://hostyourai.com/api/v1), change only the base URL and API key. No rewrite, no lock-in.
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