Free GPU Access | Free.ai
Access NVIDIA A100 GPUs for free. Run AI models without buying hardware.
NVIDIA A100 GPUs 运行代码
PyTorrch、Tensor Flow、CUDA 12.4——用象征性物支付,不需要信用卡。
10K
符号/ 分钟
符号/ 分钟
20GB
卷内
卷内
预安装
ML 堆叠
ML 堆叠
GPU 计算在 Free.ai 编码器 IDE 内运行
瓦努阿图A100
20GB HBMVRAM,CUDA 12.4. 运行PyToirch, Tensor Flow, JAX和任何CUDA代码。
预安装的堆叠
Python 3.12, PyToirch, Tensor Flow, 变压器, 扩散器, 粘粘液, 熊猫, Jupyter Lab.
以 Tok 支付
GPU 的 10,000 个标记/ 分钟。 CPU 的 10 个标记/ 分钟。 使用您每天的免费标记或购买更多 。
定价比较比较
| Free.ai GPU | Google Colab Pro 谷歌 | Lambda 实验室 | 运行的 Pod | |
|---|---|---|---|---|
| GPU 通用 GPU | A100 20GB | T4 / A100 | A100 80GB | A100 80GB |
| 价格价格价格 | ~0.81美元/小时 | 每月12美元/月 | 1美元/ 10美元 | 0.74美元/小时 |
| 最小 Min 承诺 | 无无无无无无无 | 每月每月每月 | 每小时 | 每小时 |
| 信用卡信用卡卡 | 不需要 | 所需 | 所需 | 所需 |
| IDE 包括 | 是 ( Coder) | 仅限于笔记本 | 否 无 | 否 无 |
| AII 编码剂 | 是 是 | 否 无 | 否 无 | 否 无 |
你能做什么,你能够做什么
ML 培训培训模型
微调变压器, 训练CNN, 以CUDA的全面访问进行实验。
生成图像
运行中的稳定扩散、 FLUX 或带有您参数的任何扩散模型 。
运行推断
装入任何 Hugging Face 模型并运行推断。 部署前测试模型 。
数据分析
处理大型数据集,包括GPU加速型熊猫、RAPIDS或CUDA定制内核。
基础设施基础设施
4x
A100 GPUs A100 GPUs
A100 GPUs A100 GPUs
20GB
每个 VRAM 每一个
每个 VRAM 每一个
CUDA 12.4
最新驱动司机
最新驱动司机
38+
已装入模型的模型
已装入模型的模型
FAQ
GPU 计算每分钟10,000个象征性( ~ 0. 81/ hr) 。 在编码器中仅用CPU计算每分钟10个象征性( 10个象征性) 。 托肯包装以5美元开始, 20万个象征性( 20万个象征性) 。 典型的 30分钟 GPU 会话成本约为 30万个象征性( ~ 0. 40 美元 ) 。
NVIDIDA A100 GPUs各有20GB HBM VRAM,运行着CUDA 12.4. 这些是数据中心级的GPUs,优化用于AI培训,并推断使用FP16、BF16和INT8支持。
Python 3. 12 与 PyTorrch、 Tensor Flow、 变压器、 扩散器、 粘粘液、 熊猫、 纽皮、 matplotlib、 JupyterLab 和普通 ML 工具。 您还可以安装任何额外的包件 。
无需信用卡来尝试编码器( CPU 模式为 10 passes/ min ) 。 对于 GPU 计算 ( 10,000 passes/ min), 您需要购买标记 。 托肯 包以 5 美元 开始, 共 20 万 个标记, 给您大约 20 分钟的 GPU 时间 。
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.
是的, CUDA 完全可以访问, 您可以训练任何符合 20GB VRAM 的模型。 LoRA/ QLORA 的微调 7B 参数模型非常有效。 对于较大的模型, 使用梯度检查站或通过 API 进行多GPU 培训 。