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Free GPU Access | Free.ai

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

Exécuter le code sur les processeurs NVIDIA A100

PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 — payer avec des jetons, pas de carte de crédit nécessaire.

10K
jetons/min
20GB
VRAM
Préinstallé
Pile ML
Ouvrir le codeur

Le calcul GPU fonctionne à l'intérieur du Free.ai Coder IDE

NVIDIA A100

20 Go HBM VRAM. CUDA 12.4. Exécuter PyTorch, TensorFlow, JAX, et tout code CUDA.

Stack préinstallé

Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, transformateurs, diffuseurs, scikit-learn, pandas, JupyterLab.

Payer avec des jetons

10 000 jetons/min pour GPU. 10 jetons/min pour CPU seulement. Utilisez vos jetons gratuits quotidiens ou achetez plus.

Comparaison des prix

Free.ai GPUGoogle Colab ProLambda LabsExécuterPod
GPUA100 20 GoT4 / A100A100 80 GoA100 80 Go
Prix~ 0,81 $/h12 $/mois1,10 $/heure0,74 dollar/heure
Miner l'engagementAucuneMensuelHeuresHeures
Carte de créditPas nécessaireRequisRequisRequis
IDE inclusOui (Coder)Carnets de notes seulementNuméroNuméro
Agent de codage AIOuiNuméroNuméroNuméro

Ce que vous pouvez faire

Modèles ML du train

Transformateurs fins, train CNN, faire des expériences avec un accès CUDA complet.

Générer des images

Exécutez Stable Diffusion, FLUX, ou tout modèle de diffusion avec vos propres paramètres.

Exécuter l'inférence

Chargez n'importe quel modèle HuggingFace et lancez une inférence. Testez les modèles avant de les déployer.

Analyse des données

Traiter de gros ensembles de données avec des pandas accélérés par GPU, des RAPIDS ou des noyaux CUDA personnalisés.

Infrastructures

4x
A100 GPU
20GB
VRAM chacun
CUDA 12,4
Derniers conducteurs
38+
Modèles chargés
Démarrer le codage Accès à l'API

FAQ

Le calcul du GPU coûte 10 000 jetons par minute (~ 0,81 $/h). Le calcul du CPU seulement dans le Coder coûte 10 jetons par minute. Les packs de jetons commencent à $5 pour 200 000 jetons. Une session de GPU typique de 30 minutes coûte environ 300 000 jetons (~ 0,40 $).

NVIDIA A100 GPU avec 20 Go de VRAM HBM chacun, en cours d'exécution CUDA 12.4. Ce sont des GPU de qualité datacenter optimisés pour la formation et l'inférence en AI avec le support FP16, BF16 et INT8.

Python 3.12 avec PyTorch, TensorFlow, transformateurs, diffuseurs, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, JupyterLab et outils ML communs. Vous pouvez également installer pip n'importe quel paquet supplémentaire.

Aucune carte de crédit n'est nécessaire pour essayer le Coder (mode CPU à 10 jetons/min). Pour le calcul GPU (10 000 jetons/min), vous aurez besoin de jetons achetés. Les packs de jetons commencent à $5 pour 200 000 jetons, ce qui vous donne environ 20 minutes de temps 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.

Oui. Vous avez un accès CUDA complet et pouvez former n'importe quel modèle qui correspond à 20 Go VRAM. Fine-tuning 7B parameter models with LoRA/QLora fonctionne bien. Pour les modèles plus grands, utilisez le contrôle de gradient ou la formation multi-GPU via l'API.

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