შეცდომის პატაკი / ფუნქციის მოთხოვნა

Free GPU Access | Free.ai

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

კოდის გაშვება NVIDIA A100 გრაფიკულ პროცესორზე

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

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

GPU გამოთვლა Free.ai კოდერის IDE- ში მუშაობს

NVIDIA A100

20GB HBM VRAM. CUDA 12.4. PyTorch, TensorFlow, JAX და ნებისმიერი CUDA კოდის გამოყენება.

წინასწარ დაყენებული სკამი

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

სავაჭრო ნიშნით გადახდა

10,000 ტოკენი/წთ გპს-სთვის. 10 ტოკენი/წთ მხოლოდ გპს-სთვის. გამოიყენეთ ყოველდღიური უფასო ტოკენები ან შეიძინეთ მეტი.

შედარება

Free.ai გრაფიკული პროცესორიGoogle- ის კოლაბიNameლამბდაRunPodName
გრაფიკული პროცესორიA100 20GBT4 / A100A100 80GBA100 80GB
ფასი~$0.81/წთ$12/თვეში$1.10/საათი$0.74/საათი
მიმდინარეარაყოველთვიურადყოველ საათშიყოველ საათში
კპვეთრნა კარრაარ არის საჭიროსაჭიროსაჭიროსაჭირო
IDE ჩართულიადიახ (კოდირება)მხოლოდ ნოტებინვ, ნვ ჟყმ.ნვ, ნვ ჟყმ.
AI კოდირების აგენტიეანვ, ნვ ჟყმ.ნვ, ნვ ჟყმ.ნვ, ნვ ჟყმ.

რას შეძლებთ

ML მოდელის შესწავლაName

ოპთლთფთ ჟვ ნა ჟთლთკჲნ. ოპთლთფთ ჟვ ნა ჟთლთკჲნ.

გამოსახულებების შექმნა

Stable Diffusion, FLUX ან ნებისმიერი დიფფუნქციის მოდელის მართვა თქვენი პარამეტრებით.

დასკვნის გაშვება

მოდელის ჩატვირთვა და გამოთვლის ჩატარება. ტესტირება მოდელის განთავსებამდე.

მონაცემთა ანალიზიName

დიდი მონაცემთა ბაზების დამუშავება GPU-ით აჩქარებული pandas, RAPIDS ან ინდივიდუალური CUDA ბირთვებით.

ინფრასტრუქტურაName

4x
A100 გრაფიკული პროცესორი
20GB
VRAM ყოველი
CUDA 12. 4
ახალი დრაივერიName
38+
ჩატვირთული მოდელი
კოდირების დაწყება API წვდომა

FAQ

GPU-ს გამოთვლა ღირს 10,000 ტოკენი წუთში (~$0.81/სთ). მხოლოდ 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 ნებისმიერი დამატებითი პაკეტი pip-ით.

კოდერის 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 400+ AI tools.

დიახ. თქვენ გაქვთ სრული CUDA წვდომა და შეგიძლიათ ასწავლოთ ნებისმიერი მოდელი, რომელიც 20GB VRAM- ში ხვდება. 7B პარამეტრების მოდელების LoRA/QLoRA- სთან ერთად სწორად დაყენება კარგად მუშაობს. უფრო დიდი მოდელებისთვის გამოიყენეთ გრადიუენტის კონტროლის წერტილი ან მრავალ GPU- ს სწავლება API- დან.

ჲბთფაქ ლთ Free.ai?

ამ გვერდის შეფასება