Паведаміць пра памылку / запыт на магчымасць

Free GPU Access | Free.ai

Access NVIDIA A100 GPUs for free. Run AI models without buying hardware.

Выкананьне кода на графічных працэсарах NVIDIA A100

PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 — pay with tokens, no credit card needed.

10K
знакаў/ хвіліну
20GB
ВРАМ
Папярэдне ўсталяваны
Стэк ML
Адкрыць кадзіраванне

Вылічэньні на ГПЗ выконваюцца ў IDE Free.ai Coder

NVIDIA A100

20 ГБ HBM VRAM. CUDA 12.4. Выкананне PyTorch, TensorFlow, JAX і любога кода CUDA.

Папярэдне ўсталяваны стэк

Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, трансфарматары, дыфузары, scikit-learn, pandas, JupyterLab.

Плаціць жетонамі

10 000 знакаў/ хвіліну для GPU. 10 знакаў/ хвіліну толькі для CPU. Выкарыстоўвайце свае штодзённыя бясплатныя знакі або купіце больш.

Параўнанне коштаў

Free.ai ГБGoogle Colab ProGenericNameЛабараторыя LambdaПадкастName
Графічны працэсарА100 20 ГбТ4 / А100А100 80 ГбА100 80 Гб
Кошт~$0.81/гадзіна$12/месяц$1.10/гадзіну$0.74/гадзіну
Мінімальны пераносНямаШтомесяцШтогадзіннаШтогадзінна
Крэдытная картаНе патрэбнаНеабходныНеабходныНеабходны
Уключаны IDEТак (кадэр)Толькі запісныя кніжкіНеНе
Агенты AI- кодаванняТакНеНеНе

Што вы можаце зрабіць

Навучанне мадэляў MLName

Усе тэхналогіі, якія выкарыстоўваюцца ў машынабудаванні, патрабуюць дадатковых эксперыментаў.

Стварыць малюнкі

Выканаць Stable Diffusion, FLUX або любую мадэль дыфузіі з уласнымі параметрамі.

Выканаць вывад

Загрузіць любую мадэль HuggingFace і выканаць вывад. Праверце мадэлі перад разгортваннем.

Аналіз дадзеных

Апрацоўка вялікіх набораў дадзеных з дапамогай GPU-аксэлераваных pandas, RAPIDS або уласных ядраў CUDA.

Інфраструктура

4x
Графічныя працэсары A100
20GB
VRAM кожны
CUDA 12. 4
Апошнія драйверы
38+
Загружаныя мадэлі
Пачаць кодаванне Даступ да API

FAQ

Вылічэнні з выкарыстаннем GPU каштуюць 10,000 знакаў за хвіліну (~$0.81/ч). Вылічэнні толькі з выкарыстаннем CPU ў Coder каштуюць 10 знакаў за хвіліну. Пакет знакаў пачынаецца ад $5 за 200,000 знакаў. Тыповая 30-хвілінная сесія GPU каштуе каля 300,000 знакаў (~$0.40).

Графічныя працэсары NVIDIA A100 з 20 ГБ HBM VRAM кожны, з CUDA 12. 4. Гэта графічныя працэсары класа цэнтра дадзеных, аптымалізаваныя для навучання машыннага навучання і вываду з падтрымкай FP16, BF16 і INT8.

Python 3.12 з PyTorch, TensorFlow, трансфарматарамі, дыфузьёрамі, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, JupyterLab і звычайнымі інструмэнтамі ML. Вы таксама можаце ўсталяваць любыя дадатковыя пакеты з дапамогай pip.

Для выпрабавання праграмы Coder (рэжым працэсара з хуткасцю 10 біт/ хвіліну) не патрэбна крэдытная карта. Для вылічэнняў з выкарыстаннем графікі (10 000 біт/ хвіліну) вам спатрэбяцца купленыя біт. Пакет біт пачынаецца ад $5 за 200 000 біт, што дае вам каля 20 хвілін часу GPU.

Free.ai GPU runs inside the Coder IDE with an AI coding agent that can write, debug, and run code for you. No monthly subscription needed — pay per minute with tokens. Plus you get the same A100 GPU that powers our 400+ AI tools.

Так. Вы маеце поўны доступ да CUDA і можаце трэніраваць любую мадэль, якая ўпісваецца ў 20 ГБ VRAM. Дакладная наладка 7B-параметрычных мадэляў з LoRA/QLoRA працуе добра. Для больш буйных мадэляў выкарыстоўвайце градыентную кантрольна-пунктавую сістэму або трэніроўку з удзелам некалькіх GPU праз API.

Любіце Free.ai? Раскажыце сваім сябрам!

Ацэнка гэтай старонкі