Free GPU Access

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

NVIDIA A100 GPU 上でコードを実行

PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 — トークンで支払い、クレジットカードは必要ありません。

10K
1分間に100
20GB
仮想メモリ
プリインストール
MLスタック
オープンコード

GPUコンピューティングはFree.ai Coder IDE内で実行されます

NVIDIA A100

20GB HBM VRAM CUDA 12.4 PyTorch, TensorFlow, JAX, 任意の CUDA コードを実行

プリインストールスタック

Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, 変換器, ディフューザー, scikit-learn, pandas, JupyterLab を使って

トークンで支払う

グラフィックカードの場合 10,000 ポイント/分 CPUの場合 10 ポイント/分 無料のトークンを使うか もっと買うか

価格比較

Free.ai グラフィックプロセッサGoogle コラブラムダ・ラボランポッド
グラフィックプロセッサA100 20GB東京メトロ4号線A100 80GBA100 80GB
プライス時間当たりの費用は 0.81ドル月12ドル1時間あたり1.10ドル0.74ドル/時間
最小コミットなし月別時間ごと時間ごと
クレジットカード必要ありません必要必要必要
IDE を含むはい (エンコーダ)ノートパソコンのみいやいや
AIコードエージェントはいいやいやいや

ワット・ユー・キャン・ドゥ

トレイン・MLモデル

変換器を微調整し CNNを訓練し CUDAアクセスで実験を行う

画像を生成

Stable Diffusion, FLUX または自分のパラメータで拡散モデルを実行します。

推論を実行

HuggingFace モデルをロードして推論を実行します。実装前にモデルをテストします。

データ分析

GPU加速パンダ,RAPIDS,またはカスタムCUDAカーネルで大規模データセットを処理する。

インフラ

4x
A100グラフィックプロセッサ
20GB
VRAM 各
CUDA 12.4
最新ドライバー
38+
モデルを読み込み

よくある質問

GPU compute costs 10,000 tokens per minute (~$0.81/hr). CPU-only compute in the Coder costs 10 tokens per minute. Token packs start at $5 for 200,000 tokens. A typical 30-minute GPU session costs about 300,000 tokens (~$0.40).

NVIDIA A100 GPUs with 20GB HBM VRAM each, running CUDA 12.4. These are datacenter-grade GPUs optimized for AI training and inference with FP16, BF16, and INT8 support.

Python 3.12 と PyTorch, TensorFlow, 変換, ディフューザー, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, JupyterLab, 一般的な ML ツール。 pip で追加パッケージをインストールできます。

Coder を試すにはクレジットカードが必要ありません (CPU モードで 10 トン/分)。GPU 計算 (10,000 トン/分) には、トークンを購入する必要があります。トークンパックは 200,000 トンの $5 から始まり、約 20 分の GPU 時間を与えます。

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.

はい。CUDA に完全にアクセスでき、20GB VRAM に収まるどんなモデルでも訓練できます。LoRA/QLoRA で 7B パラメータモデルを微調整するとうまくいきます。より大きなモデルの場合は、グラディエントチェックポイントを使用したり、API を介してマルチGPU訓練を行うことができます。

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