Free AI Hosting
Host AI models for free. GPU access, API hosting, and cloud deployment.
മേഘാവൃതം നേരിട്ടിരിക്കുന്നു
Free.ai സംഭരണങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുക. സീറോ സെറ്റ്, പൂജ്യമായ സുരക്ഷ. എല്ലാ മോഡലുകളും API അല്ലെങ്കില് വെബ് യുഐ വഴി മുന്പും ലഭ്യമാക്കി തയ്യാറാക്കിയിട്ടുണ്ട്.
നിലവില് ലഭ്യമാണു്ഡോക്ക് സ്വയം പ്രേക്ഷിച്ച
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഹാര്ഡ്വെയര് മോഡല്സ് പ്രവര്ത്തിപ്പിക്കുക. GPU പിന്തുണയുള്ള ചിത്രങ്ങള്, പ്രൊഫൈല് ചെയ്യാവുന്നതു്.
സ്വയം- സെര്വ്സ്വകാര്യത കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു
"ജിപിയു സേവകരെ" ഞങ്ങള് കൈകാര്യം ചെയ്തു, നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട മേഘപ്രദേശത്ത്. മുഴുവന് ഡാറ്റയും ഒറ്റപ്പെട്ട്, നിങ്ങള്ക്ക് ഇഷ്ടമുള്ള രീതിയില്.
ഇന്റര്നാഷണല്സ്വയം അവകാശപ്പെട്ട ഒരു ഏകീകരണം
ഞങ്ങളുടെ എല്ലാ മോഡലുകളും തുറന്ന് തുറന്ന് കാണപ്പെടുന്ന Apache 2.0 / MIT ആണ്. നിങ്ങള്ക്ക് അവ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം GPU ശേഖരത്തില് പ്രവര്ത്തിപ്പിയ്ക്കാം:
# 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)
- സിഡിയ 12. 0+. ഡ്രോഗറും NVITEA ആന ഡോക്കര് കോര്ട്ടൂണ്സും
- 16GB+ സിസ്റ്റം റാം, മാതൃകയ്ക്ക് വേണ്ടി 100GB+ സംഭരണം
- 72B പരാമീറ്റര് മോഡലുകള്ക്ക്: 80GB VRAM (A100) അല്ലെങ്കില് മള്ട്ടി- GPU സജ്ജീകരണം
എന്തിന് സ്വയം സമ്മതി?
- ഡേറ്റാ 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- gd ലഭ്യമാക്കിയComment — Runs fully offline
എഫ്എഎക്യു
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.