Free AI Hosting | Free.ai
Host AI models for free. GPU access, API hosting, and cloud deployment.
മേഘാവൃതന്
Free.ai ഭൂപടങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുക. സീറോ സജ്ജീകരണം, പൂജ്യപരിപാലനം. എല്ലാ മോഡലുകളും API അല്ലെങ്കില് വെബ് യുആര്ഐ വഴി മുന്പേ ലഭ്യമാക്കി തയ്യാറാക്കിയിട്ടുണ്ട്.
നിലവില് ലഭ്യമാണു്ഡോക്കര് സ്വയം ഒറ്റപ്പെട്ടവന്
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഹാര്ഡ്വെയര് എയ്ഐ മോഡല് പ്രവര്ത്തിപ്പിക്കുക. GPU പിന്തുണയോടുകൂടിയ ചിത്രങ്ങള് പ്രവര്ത്തിപ്പിയ്ക്കുക.
സ്വയം- സെര്വ്കൈകാര്യം ചെയ്ത സ്വകാര്യത
GPU സേവകരെ ഞങ്ങള് കൈകാര്യം ചെയ്തു, നിങ്ങളുടെ മുന്ഗണനയുള്ള മേഘമേഖലയില് നിര്മ്മിച്ചു. മുഴുവന് ഡാറ്റയും ഒറ്റപ്പെട്ട്.
ഇന്റര്നാഷണല്സ്വയമനുയോജ്യമായ ഏകീകരണം
ഞങ്ങളുടെ എല്ലാ മോഡലുകളും തുറന്ന കേന്ദ്രമാണ് (Apache 2. 0 / MIT) നിങ്ങള്ക്ക് സ്വന്തം GPU കമ്പ്യൂട്ടറില് പ്രവര്ത്തിപ്പിക്കാം:
# 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 awqഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ആവശ്യങ്ങള്
- NVidia GPU ഒപ്പം 24GB+RAM (RTX 4090, A5000, A100)
- CUDIA 12.0+, ഡോക്കര് NVIDA ആക്ടിബാര് ടാക്ടറുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
- 16GB+ സിസ്റ്റം റാം, മാതൃകയ്ക്കായി 100GB+ശേഖരം
- 72B പരാമീറ്റര് മോഡലുകള്ക്ക്: 80GB VRAM (A100) അല്ലെങ്കില് മള്ട്ടി- GPU സജ്ജീകരണം
എന്തിന് സ്വന്തം ഹൗസ്?
- ഡാറ്റ സ്വകാര്യത — Your data never leaves your servers
- നിരക്കു് പരിധിയില്ല — Unlimited inference on your hardware
- കോംപറേഷനുകള് — Meet data residency requirements
- യഥേഷ്ടം — Fine-tune models on your data
- വിലയുള്ള നിയന്ത്രണം — Fixed hardware costs, no per-token fees
- എയര്- ഗുഡ്ഡ്ഡ്Comment — 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.