Free AI Hosting | Free.ai
Host AI models for free. GPU access, API hosting, and cloud deployment.
ఎగ్జిక్యూట్ హోస్ట్ జరిగినది
Free.ai సౌలభ్యాలను వుపయోగించుము. సున్నా అమరిక, సున్నా షెడ్యూల్. అన్ని మోడల్లు API లేదా వెబ్ యూనిట్ ద్వారా ముందుగా లోడ్ చేయబడి సిద్ధంగా ఉన్నాయి.
ప్రస్తుతము అందుబాటులోవుందిడోకర్ స్వయం- ప్రత్యర్థం
మీ స్వంత హార్డ్వేర్వేర్పై మా తెరిచిన AI మోడల్ను నడుపుము. GPU మద్దతుతో డోకర్ చిత్రములు, అభివృద్ది కోసం ఆకృతీకరించబడినవి.
సొంత- సార్విటీNameనిర్వహించిన వ్యక్తిగత
మాకు అప్పగించిన GPU సర్వర్ (GPU సర్వర్స్) ను నిర్వహించిన, మీ ఇష్టమైన మేఘ ప్రాంతంలో విస్తరించింది. పూర్తి దత్తాంశం ప్రత్యేకత మరియు వాడుక SLA.
ఎన్లైట్బాక్స్Nameస్వయం- ప్రత్యర్థత
మా మొబైల్ అన్ని ఓపెన్ సోర్సు ఉంటాయి (Apache 2. 0 / MIT). మీరు మీ స్వంత జిపిటివ్ న వాటిని అమలు చేయవచ్చు:
# 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 awqఅత్యల్ప అవసరములు
- NVDIA 24G+ RRAM తో (RTX 4090, A5000, A100)
- CUDIA 12.0+ మరియు NVIIA బార్బెడోర్తో డోకర్
- ప్రదర్శనకు 16GB+ విధానం RAM, 100GB+ నిల్వ
- 72B పారామితి మోడల్లు: 80GB VRAM (A100) లేదా బహుళ- GPU Settings
ఎందుకు స్వీయ - గృహవసతి?
- డాటా గోప్యత — Your data never leaves your servers
- రేటు పరిమితులు — Unlimited inference on your hardware
- అభివృద్ది — Meet data residency requirements
- (m) మలచుకొనుటకు — Fine-tune models on your data
- కంట్రోల్ నియంత్రణ — Fixed hardware costs, no per-token fees
- ఎయిర్- గ్లెండర్GenericName — 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.