Free GPU Access | Free.ai
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.
Token/min
VRAM
ML-Stack
GPU Compute 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 Stack
Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, Transformatoren, Diffusoren, scikit-learn, Pandas, JupyterLab.
Mit Token bezahlen
10.000 Token/min für GPU. 10 Token/min für nur CPU. Verwenden Sie Ihre täglichen kostenlosen Token oder kaufen Sie mehr.
Preisvergleich
| Free.ai GPU | Google Colab Pro | Lambda Labs | RunPod | |
|---|---|---|---|---|
| GPU | A100 20GB | T4 / A100 | A100 80GB | A100 80GB |
| Preis | ~$0,81/h | $12/Monat | $1,10/Std. | 0,74 $/Std. |
| Min Commit | Keine | Monatlich | Stündlich | Stündlich |
| Kreditkarte | Nicht erforderlich | Erforderlich | Erforderlich | Erforderlich |
| IDE eingeschlossen | Ja (Coder) | Nur Notizbücher | Nein | Nein |
| KI-Kodierungsmittel | Nein | Nein | Nein | Nein |
Was du tun kannst
Feinabstimmungstransformatoren, Zug CNNs, führen Experimente mit vollem CUDA-Zugang durch.
Führen Sie stabile Diffusion, FLUX oder jedes Diffusionsmodell mit Ihren eigenen Parametern aus.
Laden Sie jedes HuggingFace-Modell und führen Sie Rückschlüsse. Testen Sie Modelle vor dem Einsatz.
Verarbeiten Sie große Datensätze mit GPU-beschleunigten Pandas, RAPIDS oder benutzerdefinierten CUDA-Kernel.
Infrastruktur
A100 GPUs
VRAM jeweils
Neueste Fahrer
Eingeladene Modelle