Free GPU Access | Free.ai
Access NVIDIA A100 GPUs for free. Run AI models without buying hardware.
NVIDIA A100 GPU에서 코드 실행
파이토치, 텐서플로우, CUDA 12.4 — 신용카드 없이 토큰으로 지불하세요.
10K
토큰/ 분
토큰/ 분
20GB
VRAM
VRAM
사전 설치됨
ML 스택
ML 스택
GPU 컴퓨팅은 Free.ai Coder IDE 내부에서 실행됩니다.
엔비디아 A100
20GB HBM VRAM. CUDA 12.4. PyTorch, TensorFlow, JAX 및 모든 CUDA 코드를 실행합니다.
사전 설치된 스택
파이썬 3.12, PyTorch, TensorFlow, 변환기, 디퓨저, scikit-learn, pandas, JupyterLab.
토큰으로 지불
GPU 10,000 토큰/분 CPU 전용 10 토큰/분 일일 무료 토큰을 사용하거나 더 구입하세요.
가격 비교
| Free.ai GPU | 구글 콜랩 프로 | 람다 연구소 | 런팟 | |
|---|---|---|---|---|
| GPU | A100 20GB 디스크 | T4 / A100 에 대한 검색 | A100 80기가바이트 | A100 80기가바이트 |
| 가격 | ~$0.81/시간 | 12달러/월 | 시간당 1.10달러 | 0.74달러/시간 |
| 최소 커밋 | 없음 | 월별 | 시간별 | 시간별 |
| 신용카드 카드 | 필요 없음 | 필요 | 필요 | 필요 |
| 포함된 IDE | 예 (코더) | 노트북만 | 아니요 | 아니요 |
| AI 코딩 에이전트 | 네 | 아니요 | 아니요 | 아니요 |
당신이 할 수 있는 일
ML 모델 훈련
완전한 CUDA 액세스로 트랜스포머를 미세 조정하고 CNN을 훈련하고 실험을 실행합니다.
이미지 생성
Stable Diffusion, FLUX 또는 자신만의 매개변수로 확산 모델을 실행합니다.
추론 실행
HuggingFace 모델을 로드하고 추론을 실행합니다. 배포하기 전에 모델을 테스트합니다.
데이터 분석
GPU 가속 pandas, RAPIDS 또는 맞춤형 CUDA 커널을 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리합니다.
인프라
4x
A100 GPU
A100 GPU
20GB
각각의 VRAM
각각의 VRAM
큐다 12.4
최신 드라이버
최신 드라이버
38+
모델 불러온 날짜
모델 불러온 날짜
FAQ
GPU 컴퓨팅은 분당 10,000 토큰(~$0.81/hr)이 소요됩니다. Coder에서 CPU 전용 컴퓨팅은 분당 10 토큰이 소요됩니다. 토큰 팩은 200,000 토큰에 대해 $5부터 시작합니다. 일반적인 30분 GPU 세션은 약 300,000 토큰(~$0.40)이 소요됩니다.
각각 20GB HBM VRAM을 갖춘 NVIDIA A100 GPU는 CUDA 12.4를 실행하며, FP16, BF16, INT8 지원을 통해 AI 트레이닝 및 추론에 최적화된 데이터 센터급 GPU입니다.
파이썬 3.12와 PyTorch, TensorFlow, 변환기, 디퓨저, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, JupyterLab, 일반적인 ML 도구. pip를 사용하여 추가 패키지를 설치할 수도 있습니다.
Coder를 사용해보려면 신용카드가 필요하지 않습니다(10 토큰/분의 CPU 모드). GPU 컴퓨팅(10,000 토큰/분)을 사용하려면 토큰을 구입해야 합니다. 토큰 팩은 200,000 토큰에 대해 $5부터 시작하며, 이는 약 20분의 GPU 시간을 제공합니다.
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.
예. 완전한 CUDA 액세스를 통해 20GB VRAM에 맞는 모든 모델을 트레이닝할 수 있습니다. LoRA/QLoRA를 사용하여 7B 파라미터 모델을 미세 조정하는 것은 효과적입니다. 큰 모델의 경우 API를 통해 그라디언트 체크포인팅 또는 다중 GPU 트레이닝을 사용합니다.