Free AI Hosting | Free.ai
Host AI models for free. GPU access, API hosting, and cloud deployment.
ক্লাউড হোস্ট করা
Free.ai পরিকাঠামো ব্যবহার করুন। শূন্য সেটআপ, শূন্য রক্ষণাবেক্ষণ। সব মডেল পূর্বে লোড করা হয় এবং API বা ওয়েব UI ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত।
এখন উপলব্ধDocker স্ব-হোস্ট করা
আপনার নিজের হার্ডওয়্যারে আমাদের মুক্ত-সোর্স AI মডেল চালানো। GPU সমর্থন সহ ডকার ছবি, অনুমানের জন্য অপ্টিমাইজ করা।
স্বয়ংক্রিয়পরিচালিত ব্যক্তিগত
আপনার পছন্দের ক্লাউড অঞ্চলে আপনার দ্বারা পরিচালিত, আপনার জন্য নির্ধারিত GPU সার্ভার। সম্পূর্ণ তথ্য বিচ্ছিন্নতা এবং স্বনির্ধারিত SLA।
এন্টারপ্রাইজস্ব- হোস্ট করা বিস্তৃতি
আমাদের সকল মডেল উন্মুক্ত উৎস (আপাচি ২.০ / এমআইটি)। আপনি তাদের আপনার নিজের GPU অবকাঠামোতে চালাতে পারেন:
# Pull and run a model with Docker
docker pull ghcr.io/free-ai/inference:latest
docker run --gpus all -p 8000:8000 ghcr.io/free-ai/inference:latest \
--model qwen2.5-72b --quantization awqন্যূনতম প্রয়োজনীয়তা
- ২৪GB+ VRAM সহ এনভিডিএ GPU (RTX 4090, A5000, A100)
- NVIDIA কন্টেইনার টুলকিটের সাথে CUDA 12.0+ এবং ডকার
- ১৬GB+ সিস্টেম RAM, ১০০GB+ স্টোরেজ প্রতি মডেল
- 72B প্যারামিটার মডেলের জন্য: 80GB VRAM (A100) অথবা মাল্টি-GPU সেটআপ
কেন সেলফ-হোস্ট?
- তথ্য গোপনীয়তা — Your data never leaves your servers
- কোন হার সীমা নেই — Unlimited inference on your hardware
- অনুমোদন — Meet data residency requirements
- স্বনির্বাচিত — Fine-tune models on your data
- খরচ নিয়ন্ত্রণ — Fixed hardware costs, no per-token fees
- বায়ু-গ্যাপ — Runs fully offline
FAQ
Three options: Cloud Hosted (use our infrastructure, zero setup), Docker Self-Hosted (run models on your own GPU hardware), and Managed Private (dedicated GPU servers managed by us in your preferred region).
You need an NVIDIA GPU with 24GB+ VRAM (RTX 4090, A5000, A100), CUDA 12.0+, Docker with NVIDIA Container Toolkit, 16GB+ system RAM, and 100GB+ storage per model. For 72B parameter models, you need 80GB VRAM or a multi-GPU setup.
Yes. Self-hosted deployments run fully offline once the Docker images and model weights are downloaded. This is ideal for air-gapped environments and sensitive data processing.
Pull our Docker image and run it with GPU support. The command is: docker run --gpus all -p 8000:8000 ghcr.io/free-ai/inference:latest --model qwen2.5-72b --quantization awq. The container handles model loading and serves an API endpoint.
All self-hosted models use permissive open-source licenses -- Apache 2.0, MIT, or BSD. You can use them commercially without restrictions. We deliberately exclude models with restrictive licenses like Meta's Llama license.
Managed private hosting gives you dedicated GPU servers in your preferred cloud region, fully managed by our team. We handle setup, patching, model updates, and monitoring. You get full data isolation with an enterprise SLA.
Yes. Since all models are open-source, you can fine-tune them on your own data using standard training frameworks like Hugging Face Transformers. Our Docker images are compatible with popular fine-tuning tools.
Contact our sales team to discuss a trial period. We typically offer a short evaluation period for enterprise prospects to test managed private hosting before committing to a long-term plan.
Cloud hosting uses the standard token-based pricing. Self-hosted is free -- you only pay for your own hardware and electricity. Managed private hosting is priced based on GPU allocation, region, and SLA level.
Yes. You can self-host specific models for high-volume or sensitive workloads while using the Free.ai cloud for everything else. The API format is identical, making it easy to route requests between your infrastructure and ours.
We provide documentation, Docker images, and community support for self-hosted deployments. Managed private hosting includes full technical support, monitoring, and a dedicated account manager.
Cloud hosted is best for teams that want zero maintenance. Self-hosted is ideal for data privacy, compliance, or unlimited usage on your own hardware. Managed private is the best of both worlds -- full data isolation with no operational burden.