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Free GPU Access

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

Code auf NVIDIA A100 GPUs ausführen

PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 - mit Token bezahlen, keine Kreditkarte benötigt.

10K
Token/min
20GB
VRAM
Vorinstalliert
ML-Stack
Coder öffnen

GPU-Rechner läuft innerhalb der Free.ai Coder IDE

NVIDIA A100

20GB HBM VRAM. CUDA 12.4. Führen Sie PyTorch, TensorFlow, JAX und jeden CUDA-Code aus.

Vorinstallierter Stapel

Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, Transformatoren, Diffusoren, Skkit-Lernen, Pandas, JupyterLab.

Mit Token bezahlen

10.000 Token/min für GPU. 10 Token/min für CPU-nur. Verwenden Sie Ihre täglichen kostenlosen Token oder kaufen Sie mehr.

Preisvergleich

Free.ai GPUGoogle Colab ProLambda LabsRunPod
GPUA100 20GBT4 / A100A100 80GBA100 80GB
Preis~$0,81/h12/Monat$1,10/Stunde0,74 $/Std.
Min. EinspielungKeineMonatlichStündlichStündlich
KreditkarteNicht erforderlichErforderlichErforderlichErforderlich
IDE eingeschlossenJa (Coder)Nur NotizbücherNeinNein
KI-KodierungsmittelNeinNeinNeinNein

Was du tun kannst

Zug ML Modelle

Feintune-Transformatoren, Zug CNNs, führen Experimente mit vollem CUDA-Zugang.

Bilder generieren

Führen Sie Stable Diffusion, FLUX oder jedes Diffusionsmodell mit Ihren eigenen Parametern aus.

Rückgängig machen

Laden Sie jedes HuggingFace-Modell und führen Sie Rückschlüsse. Testmodelle vor dem Einsatz.

Datenanalyse

Große Datensätze mit GPU-beschleunigten Pandas, RAPIDS oder benutzerdefinierten CUDA-Kerneln verarbeiten.

Infrastruktur

4x
A100 GPUs
20GB
VRAM jeweils
KUDA 12.4
Letzte Fahrer
38+
Beladene Modelle
Codieren starten API-Zugriff

FAQ

Die GPU-Rechnung kostet 10.000 Token pro Minute (~$0,81/hr). Die Berechnung der CPU im Coder kostet nur 10 Token pro Minute. Die Token-Packs beginnen bei $5 für 200.000 Token. Eine typische 30-minütige GPU-Sitzung kostet etwa 300.000 Token (~$0,40).

NVIDIA A100 GPUs mit je 20 GB HBM VRAM, mit CUDA 12.4. Dies sind GPUs mit Datencenter-Grade, optimiert für AI-Training und Schlussfolgerung mit FP16, BF16 und INT8 Unterstützung.

Python 3.12 mit PyTorch, TensorFlow, Transformatoren, Diffusoren, scikit-learn, Pandas, Numpy, matplotlib, JupyterLab und gängigen ML-Tools. Sie können auch pip installieren Sie alle zusätzlichen Pakete.

Keine Kreditkarte benötigt, um den Coder (CPU-Modus bei 10 Tokens/min) zu versuchen. Für GPU-Rechnungen (10.000 Tokens/min) benötigen Sie erworbene Tokens. Token Packs beginnen bei $5 für 200.000 Tokens, was Ihnen etwa 20 Minuten GPU-Zeit gibt.

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 477 AI tools.

Ja. Sie haben vollen CUDA-Zugriff und können jedes Modell trainieren, das in 20 GB VRAM passt. Feinabstimmung 7B-Parametermodelle mit LoRA/QLoRA funktioniert gut. Für größere Modelle verwenden Sie Gradienten-Checkpointing oder Multi-GPU-Training über die API.

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