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    Unsloth Hosting: GPU Server für Fine-Tuning

    Du suchst Unsloth Hosting auf einem GPU Server für effizientes Fine-Tuning und Training eigener Sprachmodelle? Hier findest du Angebote mit passender Rechenleistung und ausreichend VRAM für LoRA, QLoRA und weitere Trainingsverfahren.

    10 von 13 Angeboten* Zuletzt aktualisiert: 04.11.2026

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    GPU-Server PS 4000 vGPU 14

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    • NVIDIA® H200 GPU GPU
    • 16 GB (v)GPU-Speicher
    • 32 GB RAM
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    Tipp: Wähle bis zu 3 Angebote und vergleiche sie miteinander.

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    • NVIDIA® A100 GPU GPU
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    40 GB (v)GPU-RAM
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    • NVIDIA® RTX PRO 5000 Blackwell GPU
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    • NVIDIA® RTX PRO 6000 Blackwell GPU
    • 96 GB (v)GPU-Speicher
    • 128 GB RAM
    GPU Server
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    1 GPU
    96 GB (v)GPU-RAM
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    AMD EPYC / Intel Xeon
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    Kosten 24 Monate 28.200,00 €
    Worker Pool (2,7 - 3,4 GHz) + A100 80GB

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    • 80 GB (v)GPU-Speicher
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    80 GB (v)GPU-RAM
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    Vertragslaufzeit 1 Monat
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    Kosten 12 Monate 15.528,48 €
    Kosten 24 Monate 31.056,96 €
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    • NVIDIA® A100 GPU GPU
    • 80 GB (v)GPU-Speicher
    • 1 GB RAM
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    Kostenlose Testphase
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    80 GB (v)GPU-RAM
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    Vertragslaufzeit 1 Monat
    Ø-Preis/Monat 1.294,64 €
    Kosten 12 Monate 15.535,68 €
    Kosten 24 Monate 31.071,36 €
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    • 141 GB (v)GPU-Speicher
    • 267 GB RAM
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    1 GPU
    141 GB (v)GPU-RAM
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    Dedizierte vCPU
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    2.606,10 €*

    Durchschnittspreis pro Monat

    2.606,10 €/Monat

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    Monatlicher Preis 2.606,10 €
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    * Bei hosttest ist lediglich eine Auswahl von Anbietern zu finden. Mit Sternchen gekennzeichnete Angebote weisen weitere Bedingungen auf der Angebotsdetailseite aus. Mehr Informationen zu unseren Ranking- und Sortierungsdetails

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    Unsloth GPU Server für effizientes LLM-Fine-Tuning

    Unsloth ist auf speicher- und recheneffizientes Training sowie Fine-Tuning von Sprachmodellen ausgerichtet. Ein leistungsfähiger GPU-Server ermöglicht es, eigene Datensätze zu verarbeiten und Modelle anzupassen, ohne die gesamte Infrastruktur selbst anschaffen zu müssen.

    Wie viel GPU-Leistung wird benötigt?

    Der Hardwarebedarf hängt von Modellgröße, Kontextlänge, Batch-Größe und Trainingsmethode ab. QLoRA benötigt meist weniger VRAM als LoRA mit höherer Genauigkeit. Ausreichender Arbeitsspeicher, schneller NVMe-Speicher und eine kompatible Softwareumgebung sind ebenfalls wichtig, damit Datensätze und Checkpoints effizient verarbeitet werden.

    Typische Einsatzbereiche

    • Fine-Tuning mit eigenen Fach- und Unternehmensdaten
    • LoRA- und QLoRA-Training
    • Anpassung von Chat-, Code- und Reasoning-Modellen
    • Experimente mit verschiedenen Modellen und Datensätzen
    • Export und anschließendes produktives Serving

    Training und Serving getrennt planen

    Ein Unsloth GPU Server ist vor allem für Training und Fine-Tuning interessant. Für die spätere Bereitstellung des angepassten Modells kann ein vLLM GPU Server, ein SGLang GPU Server oder ein allgemeiner LLM GPU Server sinnvoll sein.


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