შეცდომის პატაკი / ფუნქციის მოთხოვნაშეცდომის პატაკი / ფუნქციის მოთხოვნა

Free GPU Access

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

კოდის გაშვება NVIDIA A100 გრაფიკულ პროცესორზე

PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 — გადახდა ტოკენით, არ არის საჭირო კრედიტო ბარათი.

10K
ტოკენები/წამში
20GB
VRAM მეხსიერება
წინასწარ დაყენებული
ML სკამი
კოდირების გახსნა

გრაფიკული პროცესორის გამოთვლა Free.ai კოდერის IDE- ში მიმდინარეობს

NVIDIA A100

20GB HBM VRAM. CUDA 12. 4. PyTorch, TensorFlow, JAX და ნებისმიერი CUDA კოდის გაშვება.

წინასწარ დაყენებული სკამი

Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, ტრანსფორმერები, დიფუზერები, scikit-learn, pandas, JupyterLab.

გადახდა ტოკენით

10,000 tokens/min for GPU. 10 tokens/min for CPU-only. გამოიყენეთ ყოველდღიური უფასო ტოკენები ან შეიძინოთ მეტი.

შედარება

Free.ai გპსGoogle Colab ProლამბდაNameRunPod თამაშებიName
გრაფიკული პროცესორიA100 20GB პორტირუკაA100 80GB ოპერატიული მეხსიერებაA100 80GB ოპერატიული მეხსიერება
ფასი~$0.81/წთ$12/თვეში$1.10/წრ0.74 დოლარი/საათში
მიმდინარე თვისარაყოველთვიურადყოველ საათშიყოველ საათში
კპვეთრნა კარრაარ არის საჭიროსაჭიროსაჭიროსაჭირო
IDE ჩართულიადიახ (კოდეკი)მხოლოდ ნოტებინვ, ნვ ჟყმ.ნვ, ნვ ჟყმ.
AI კოდირების აგენტიეანვ, ნვ ჟყმ.ნვ, ნვ ჟყმ.ნვ, ნვ ჟყმ.

რას შეძლებთ

Train ML Models

ოპთლთფთ ჟვ ნა ჟრპანთფვნ ჟთლთკჲნ. ოპვგყპქგა თჱჟლვეგანთწ ჟ ოყლვნ ეჲჟრყო ეჲ ჟთლთკჲნ.

ნახატების შექმნა

Stable Diffusion, FLUX ან ნებისმიერი დიფუზიის მოდელის ჩატვირთვა თქვენი პარამეტრებით.

დასკვნის შესრულება

მოდელის ჩატვირთვა და გამოთვლის ჩატარება. ტესტირება მოდელის განთავსებამდე.

მონაცემთა ანალიზიName

დიდი მონაცემთა ბაზების პროცესირება GPU-ით აჩქარებული pandas, RAPIDS ან CUDA-ს სპეციალური ბირთვებით.

ინფრასტრუქტურაName

4x
A100 გრაფიკული პროცესორი
20GB
VRAM ყოველი
CUDA 12.4
Latest drivers
38+
ჩატვირთული მოდელები
კოდირების დაწყება API წვდომა

ხშირად დასმული კითხვები

GPU-ს გამოთვლა ღირს 10,000 ტოკენი წუთში (~$0.81/სთ). CPU-ს გამოთვლა კოდერში ღირს 10 ტოკენი წუთში. ტოკენების პაკეტები იწყება $5-დან 200,000 ტოკენისთვის. ტიპიური 30 წუთიანი GPU-ს სესია ღირს დაახლოებით 300,000 ტოკენი (~$0.40).

NVIDIA A100 გრაფიკული პროცესორი 20GB HBM VRAM- ით, CUDA 12.4- ის გამოყენებით. ეს არის მონაცემთა ცენტრის კლასის გრაფიკული პროცესორი, ოპტიმიზირებული AI- ს სწავლებისთვის და დასკვნების გამოსატანად FP16, BF16 და INT8 მხარდაჭერით.

Python 3.12 PyTorch, TensorFlow, ტრანსფორმატორებით, დიფუზერებით, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, JupyterLab და საერთო ML ინსტრუმენტებით. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დააყენოთ pip- ის ნებისმიერი დამატებითი პაკეტი.

კოდის გამოსაცდად (CPU რეჟიმი 10 ტოკენით/წთ) არ არის საჭირო კრედიტო ბარათი. GPU-ს გამოთვლებისთვის (10,000 ტოკენი/წთ) საჭიროა ტოკენების შეძენა. ტოკენების პაკეტები იწყება $5-დან 200,000 ტოკენისთვის, რაც გთავაზობთ GPU-ს დროის დაახლოებით 20 წუთს.

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.

დიახ. თქვენ გაქვთ სრული CUDA წვდომა და შეგიძლიათ ნებისმიერი მოდელის შესწავლა, რომელიც 20GB VRAM-ში ხვდება. 7B პარამეტრების მოდელების LoRA/QLoRA-სთან დაყენება კარგად მუშაობს. უფრო დიდი მოდელებისთვის, გამოიყენეთ გრადიუტის კონტროლის წერტილი ან მრავალ GPU-ს შესწავლა API-ს საშუალებით.

ჲბთფაქ ლთ Free.ai?

ამ გვერდის შეფასება