Free AI Hosting | Free.ai
Host AI models for free. GPU access, API hosting, and cloud deployment.
Cloud တွင် တည်ရှိ
Free.ai အခြေခံအဆောက်အအုံကိုအသုံးပြုပါ။ Zero setup, zero maintenance ။ အားလုံးမော်ဒယ်များ pre-loaded နှင့် API သို့မဟုတ် web UI ကိုမှတဆင့်အသုံးပြုရန်အဆင်သင့်ဖြစ်ကြသည်။
ရရှိနိုင်ပြီDocker ကိုယ်တိုင်-ဟိုတယ်
သင့်ရဲ့ကိုယ်ပိုင် hardware ပေါ်မှာကျွန်တော်တို့ရဲ့ open-source AI မော်ဒယ်များ run. GPU ကိုထောက်ခံမှုနှင့်အတူ Docker ပုံရိပ်များ, inference အတွက် optimized.
ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုစီမံခန့်ခွဲထားသော ပုဂ္ဂလိက
ကျွန်ုပ်တို့မှစီမံခန့်ခွဲထားသောရည်ရွယ် GPU ဆာဗာများ, သင်၏အလိုရှိသော cloud ဒေသတွင်တပ်ဆင်ထားသည်။ အပြည့်အဝဒေတာခွဲခြားခြင်းနှင့် Custom SLA ။
လုပ်ငန်းကိုယ်တိုင်-Hosted ဖြန့်ချိ
ကျွန်တော်တို့ရဲ့အားလုံးမော်ဒယ်များဖွင့်-source ဖြစ်ကြသည် (Apache 2.0 / MIT). သင်သည်သင်၏ကိုယ်ပိုင် GPU အခြေခံအဆောက်အအုံပေါ်တွင်သူတို့ကို run နိုင်ပါတယ်:
# 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 awqအနည်းဆုံးလိုအပ်ချက်များ
- 24GB + VRAM နှင့်အတူ NVIDIA GPU (RTX 4090, A5000, A100)
- CUDA 12.0+ နှင့် NVIDIA Container Toolkit နှင့်အတူ Docker
- 16GB + စနစ် RAM ကို, 100GB + သိုလှောင်မှုတစ်ဦးမော်ဒယ်
- 72B parameter ကိုမော်ဒယ်များအတွက်: 80GB VRAM (A100) သို့မဟုတ် multi-GPU ကို setup ကို
Self-Host ကိုဘာကြောင့်သုံးသင့်သလဲ?
- ဒေတာလုံခြုံရေး — Your data never leaves your servers
- အမြန်နှုန်း ကနိမ့်ခြင်းမရှိ — Unlimited inference on your hardware
- လိုက်နာမှု — Meet data residency requirements
- ပြုပြင်ခြင်း — Fine-tune models on your data
- ကုန်ကျစရိတ်ထိန်းချုပ်မှု — Fixed hardware costs, no per-token fees
- လေအိတ် — 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.