Надіслати звіт про помилку / запит на можливості

Free GPU Access | Free.ai

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

Код запуску на NVIDIA A100 GPU

PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 } Запропонуйте марки, не потрібно кредитної картки.

10K
contains/min
20GB
ВРАМ
Попередньо встановлений
Стек ML
Відкрити кодувальник

Обчислення процесора GPU відбувається у кодувальникі Free.ai

НАВІДІЯ

20GB HBM VRAM, CUDA 12.4 - запуск PyTorch, TensorFlow, DANG та будь-який код CUDA.

Попередньо встановлений стек

Python 3.12, PyTorch, TensorFlow, трансформатори, дифузії, scikit-Dorch, gands, JupyterLab.

Заплатіть за це ключами

10 000 жетонів для GPU. 10 маркерів/ мін лише для процесора. Використовуйте ваші щоденні вільні маркери або купуйте більше.

Порівняння на початку

Free.ai ГПУGoogle Colab ProЛабораторії ЛамбдаRunPod
GPUA100 20GBT4 / A100A100 80GBA100 80GB
Ціна- $0. 81/hr12 доларів/ місяцьNoun, a list of items$1.10/hr$0. 74/ hr
Мін. внесокНемаєЩомісяцяЩогодиниЩогодини
Кредитна карткаНе потрібноОбов' язковоОбов' язковоОбов' язково
IDE включенеТак (Кодер)Лише нотаткиНіНі
Комп' ютерний агент кодування AIТак.НіНіНі

Що ви можете зробити

Поїздові моделі ML

Трансформатори прекрасної якості, потяги CNN, проводять експерименти з повним доступом до CUDA.

Створення зображень

Запустити Stable Diffusion, FLUX або будь- яку модель поширення з вашими власними параметрами.

Виконати пекельний ефект

Завантажити будь- яку модель об' єкта і запустити підсумки. Пробні моделі перед розгортанням.

Аналіз даних

Обробка великих наборів даних за допомогою потужних панд, RAPIDS або нетипових ядер CUDA.

Інфраструктура

4x
A100 GPUs
20GB
За кожні VRAM
CUDA 12.4
Останні драйвери
38+
Завантажено моделі
Почати кодування Доступ до API

FAQ

GPU обчислює вартість 10 000 марок на хвилину (~$0. 81/ hr). Обчислення процесора у кодувальникі коштує 10 марок на хвилину. Пакунки тону починаються з 5 доларів за 200 000 жетонів. Типова вартість сеансів GPU близько 300 000 марок (~0, 40).

NVIDIA A100 GPUs з кожним 20GB HBM, запуском CUDA 12. 4. Це дані по центру даних GPU, оптимізовані для тренування AI і виведення даних за допомогою FP16, BF16 і підтримки INT8.

Python 3. 12 за допомогою PyTorch, TensorFlow, трансформаторів, дифузаторів, scikit- learn, gands, numpy, mattlotlib, JupyterLab і звичайних інструментів ML. Крім того, ви можете встановити будь- які додаткові пакунки.

Не потрібна кредитна картка для того, щоб спробувати кодувальник (режим CPU на 10 маркерів/ min). Для обчислення GPU (10 000 жетонів/ min) вам потрібні будуть куплені маркери. Пакунки Token починаються з 5 доларів за 200 000 жетонів, що дає вам близько 20 хвилин часу 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.

Так. Ви маєте повний доступ до CUDA і можете тренувати будь- яку модель, що відповідає 20GB VRAM. Точне налаштування параметрів 7B з моделями LoRA/QLoRA добре працює. Для великих моделей скористайтеся топтеризацією або тренуванням багато- GPU за допомогою API.

Love this tool? Share it!

Оцінити цю сторінку