Free AI Hosting
Host AI models for free. GPU access, API hosting, and cloud deployment.
จัดเก็บบนคลื่นความถี่Name
ใช้โครงสร้างพื้นฐาน Free.ai ไม่มีการตั้งค่า ไม่มีการดูแล ทุกแบบจำลองถูกโหลดก่อนและพร้อมใช้งานผ่าน API หรือเว็บ UI
ใช้ได้แล้วโดเกอร์ที่โฮสต์เอง
ทำงานแบบจำลอง AI แบบเปิดบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง ภาพ Docker ด้วยการสนับสนุน GPU ปรับปรุงเพื่อการสรุป
บริการด้วยตนเองจัดการส่วนตัว
เซิร์ฟเวอร์ GPU เฉพาะที่เราจัดการ จัดตั้งในพื้นที่คลาวด์ที่คุณต้องการ ข้อมูลที่แยกออกมาและ SLA ที่กำหนดเอง
เอ็นเตอร์ไพร์สการจัดวางแบบโฮสต์เอง
ทุกตัวอย่างของเราเป็นโอเพนซอร์ส (Apache 2.0 / MIT) คุณสามารถทำงานมันบนโครงสร้างพื้นฐานของ GPU ของคุณเองได้:
# 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 awqความต้องการขั้นต่ำ
- หน่วยประมวลผลภาพ NVIDIA ที่มี VRAM 24GB+ (RTX 4090, A5000, A100)
- CUDA 12.0+ และ Docker ด้วย NVIDIA Container Toolkit
- หน่วยความจำระบบ 16GB+ พื้นที่เก็บข้อมูล 100GB+ ต่อรุ่น
- สำหรับรุ่นพารามิเตอร์ 72B: 80GB VRAM (A100) หรือการตั้งค่าหลาย GPU
ทำไมต้องเป็นเซลฟ์โฮสต์
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล — Your data never leaves your servers
- ไม่มีขีดจำกัดอัตรา — Unlimited inference on your hardware
- ความปลอดภัย — Meet data residency requirements
- การปรับแต่ง — Fine-tune models on your data
- ควบคุมค่าใช้จ่าย — Fixed hardware costs, no per-token fees
- ช่องว่างทางอากาศ — Runs fully offline
คำถามที่พบบ่อย
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.