រាយការណ៍​កំហុស / សំណើ​លក្ខណៈ​ពិសេស

Free GPU Access

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

រត់​កូដ​លើ NVIDIA A100 GPUs

PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 - បង់ប្រាក់ជាមួយតួអក្សរគ្មានកាតឥណទានចាំបាច់។

10K
រូបិយប័ណ្ណ/ នាទី
20GB
VRAM
បាន​ដំឡើង​ជាមុន
ជង់ ML
បើក​កម្មវិធី​អ៊ិនកូដ

ការ​គណនា GPU រត់​នៅ​ក្នុង Free.ai Coder IDE

NVIDIA A100

20GB HBM VRAM ។ CUDA 12.4 ។ រត់ PyTorch, TensorFlow, JAX និងកូដ CUDA ណាមួយ។

ជង់​ដែល​បាន​ដំឡើង​ជាមុន

Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, ឧបករណ៍​បម្លែង, ឧបករណ៍​បំភ្លឺ, scikit-learn, pandas, JupyterLab ។

បង់​ដោយ​ប្រើ​តួអក្សរ​

10,000 សញ្ញា / នាទីសម្រាប់ GPU. 10 សញ្ញា / នាទីសម្រាប់ CPU-តែប៉ុណ្ណោះ. ប្រើសញ្ញាឥតគិតថ្លៃប្រចាំថ្ងៃរបស់អ្នកឬទិញច្រើន.

ការ​ប្រៀបធៀប​តម្លៃ

Free.ai GPUហ្គូហ្គល​កូឡាប​សាកលវិទ្យាល័យ Lambdaរត់​កម្មវិធី​បញ្ជា
ស៊ីភីយូA100 20GB ក្រាហ្វិកT4 / A100 ម៉ាស៊ីន​បម្រើA100 ៨០ ជីកាបៃA100 ៨០ ជីកាបៃ
តម្លៃ~$0.81/ ម៉ោង$12/ខែ$1.10/ ម៉ោង$0.74/ ម៉ោង
ផ្ញើ​អប្បបរមាគ្មាន​រាល់​ខែរាល់​ម៉ោងរាល់​ម៉ោង
កាត​ឥណទានមិន​ចាំបាច់ចាំបាច់ចាំបាច់ចាំបាច់
IDE ដែល​បាន​រួម​បញ្ចូលបាទ/ ចាស (អ្នក​អ៊ិនកូដ)តែ​សៀវភៅ​ចំណាំ​ប៉ុណ្ណោះគ្មានគ្មាន
ភ្នាក់ងារ​កូដ AIបាទ/ ចាសគ្មានគ្មានគ្មាន

អ្វី​ដែល​អ្នក​អាច​ធ្វើ

ម៉ូដែល​បណ្តុះ​បណ្តាល ML

កំណត់​រចនាសម្ព័ន្ធ​ប្ដូរ​តម្រឹម​ល្អ បណ្តុះ​ CNNs រត់​ការ​ពិសោធន៍​ជាមួយ​ការ​ចូល​ដំណើរការ CUDA ពេញលេញ ។

បង្កើត​រូបភាព

រត់ Stable Diffusion, FLUX ឬ​ម៉ូដែល​ចម្រុះ​ណាមួយ​ជាមួយ​ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ​ផ្ទាល់ខ្លួន​របស់​អ្នក   ។

រត់​ការ​សន្និដ្ឋាន

ផ្ទុក​ម៉ូដែល HuggingFace ណាមួយ​ហើយ​រត់​ការ​សន្និដ្ឋាន   ។ សាកល្បង​ម៉ូដែល​មុន​ពេល​ដាក់​ឲ្យ​ប្រើ   ។

ការ​វិភាគ​ទិន្នន័យ

ដំណើរការ​សំណុំ​ទិន្នន័យ​ធំ​ជាមួយ pandas ដែល​បាន​បង្កើន​ល្បឿន GPU RAPIDS ឬ​ខឺណែល CUDA ផ្ទាល់ខ្លួន ។

ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ

4x
GPUs A100
20GB
VRAM រៀង​រាល់
CUDA ១២. ៤
កម្មវិធី​បញ្ជា​ថ្មីៗ
38+
ម៉ូដែល​ដែល​បាន​ផ្ទុក
ចាប់ផ្ដើម​អ៊ិនកូដ ការ​ចូលដំណើរការ API

សំណួរ​ដែល​សួរ​ញឹកញាប់

គណនា GPU មានតម្លៃ 10,000 សញ្ញាក្នុងមួយនាទី (~ $ 0.81 / ម៉ោង) ។ គណនា CPU តែប៉ុណ្ណោះនៅក្នុង Coder មានតម្លៃ 10 សញ្ញាក្នុងមួយនាទី។ កញ្ចប់សញ្ញាចាប់ផ្តើមនៅ $5 សម្រាប់ 200,000 សញ្ញា។ សម័យ GPU ធម្មតា 30 នាទីមានតម្លៃប្រហែល 300,000 សញ្ញា (~ $ 0.40) ។

NVIDIA A100 GPUs ជាមួយ 20GB HBM VRAM នីមួយៗ ដំណើរការ CUDA 12.4 ។ ទាំងនេះជា GPUs ថ្នាក់មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យដែលធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល AI និងការសន្និដ្ឋានជាមួយ FP16, BF16 និង INT8 គាំទ្រ។

Python 3.12 ជាមួយ PyTorch, TensorFlow, transformers, diffusers, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, JupyterLab និង​ឧបករណ៍ ML ទូទៅ ។ អ្នក​ក៏​អាច​ដំឡើង​កញ្ចប់​បន្ថែម​ណាមួយ​បាន​ដែរ ។

គ្មានកាតឥណទានចាំបាច់ដើម្បីព្យាយាមកូដ (របៀប CPU នៅ 10 សញ្ញា / នាទី) ។ សម្រាប់គណនា GPU (10,000 សញ្ញា / នាទី) អ្នកត្រូវការសញ្ញាដែលបានទិញ។ កញ្ចប់សញ្ញាចាប់ផ្តើមនៅ $5 សម្រាប់ 200,000 សញ្ញាដែលផ្តល់ឱ្យអ្នកអំពី 20 នាទីនៃពេលវេលា 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.

បាទ / ចាស។ អ្នកមានសិទ្ធិចូលដំណើរការ CUDA ពេញលេញហើយអាចបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលណាមួយដែលសមនឹង 20GB VRAM ។ ការលៃតម្រូវម៉ូដែលប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 7B ជាមួយ LoRA / QLoRA ដំណើរការល្អ។ សម្រាប់ម៉ូដែលធំ ៗ ប្រើការពិនិត្យមើលជម្រាលឬបណ្តុះបណ្តាល GPU ច្រើនតាមរយៈ API ។

ស្រឡាញ់ Free.ai? ប្រាប់មិត្តភក្តិរបស់អ្នក!

វាយតម្លៃ​ទំព័រ​នេះ