极智算总结：
- 在AiStudio上跑Ollama,让免费GPU资源用起来更方便
- 纯福利|手把手教你如何白嫖免费的GPU资源(二)
- 各大计算平台免费GPU资源总结
- 个人打造大模型,有哪些免费算力资源可以使用?
- 薅薅国产免费GPU计算资源——百度AIStudio测评与免费GPU获取方法
- 【小白入门篇5】哪些免费GPU羊毛可以薅?
在AiStudio上跑Ollama,让免费GPU资源用起来更方便
〖壹〗、百度的AiStudio每天免费提供一定量的GPU资源，对于我这样急需GPU资源的人来说，这无疑是一个福音。我主要使用Ollama进行应用开发，因此，尝试在AiStudio上运行Ollama服务，以利用免费GPU资源，使应用开发过程更加便捷。
〖贰〗、登录百度AiStudio平台，该平台每天提供一定量的免费GPU资源。准备Ollama的安装文件：打开AiStudio的终端界面。访问Ollama的部署指南，根据指南下载Ollama的安装文件。将下载的安装文件保存到work目录下，并进行适当的改名和赋予执行权限。手动安装Ollama：在work目录下执行Ollama的安装命令。
〖叁〗、综上所述，百度AI Studio作为一个提供免费GPU资源的平台，不仅性能卓越，而且使用方便，具有很高的性价比。对于希望利用GPU资源进行AI学习和开发的用户来说，百度AI Studio是一个值得尝试的选取。
〖肆〗、LM Studio GPU占用低可能是因为模型文件格式不正确或使用了英特尔显卡（i卡）。解决方法如下：确保模型文件格式为GGUF：在LM Studio中，GPU调用AI时需要确保模型文件格式为GGUF。如果模型文件格式不正确，可能会导致GPU利用率低，而CPU利用率高。
〖伍〗、百度飞桨AI Studio 百度飞桨AI Studio提供的BML Codelab环境可以免费使用GPU，并且平台中开源了很多项目。用户只需运行感兴趣的项目，该项目就会自动被fork到自己的项目列表中，后续可在个人中心“我的项目”中查看。每天运行项目可以获得免费的GPU使用时长。
纯福利|手把手教你如何白嫖免费的GPU资源(二)
PAI-DSW是为算法开发者量身打造的云端深度学习开发环境，内置JupyterLab、WebIDE及Terminal，无需任何运维配置即可编写、调试及运行Python代码。
首先，访问ModelScope官方网站，点击右上角的“登陆/注册”按钮，接着选取“注册”并按照指示填写信息完成注册流程。利用新注册用户特权，可免费获得丰富资源，助力AI开发。如需深入学习，官方文档是不二之选。若在学习过程中遇到问题，欢迎私信提问，完成攻略后别忘了分享给朋友。
注册登录：首先，用户需要在Kaggle官方网站上注册并登录账户。创建/打开Jupyter Notebook：登录后，用户可以创建新的Jupyter Notebook或打开已有的Notebook。启用GPU加速器：在Jupyter Notebook中，用户需要启用GPU加速器。这通常可以通过在Notebook的设置或配置文件中选取GPU作为计算资源来实现。
首先，登录Google账号，访问Google Drive并安装Colaboratory应用。关联你的Google云端硬盘，确保数据安全，15G的免费空间足够普通用户使用，如需更多，可选取基础会员。在Colab页面创建新应用，切换到GPU实例，选取T4 GPU，完成设置并连接。
各大计算平台免费GPU资源总结
〖壹〗、从个人使用体验来看，阿里云（PAI系列）在稳定性、显存大小和易用性方面表现较好，是首选的免费GPU平台。Kaggle也是一个不错的选取，尤其是对于那些需要长时间运行任务的用户来说，每周30小时的免费使用时间相对充足。Google Colab虽然免费且易用，但稳定性较差，可能会影响到任务的顺利完成。
〖贰〗、社区支持：Kaggle社区是一个宝贵的资源。用户可以在社区中寻求帮助、分享经验和学习资源。通过参与社区活动，用户可以更好地了解如何高效利用Kaggle的GPU资源。总结 Kaggle提供的每周30小时免费GPU资源对于深度学习项目来说是一个宝贵的资源。通过合理利用这些资源，用户可以大幅提升项目的效率和质量。
〖叁〗、弹性加速计算实例EAIS是一款弹性加速实例服务，可在Alibaba ECS实例中灵活添加GPU加速资源，以更有效利用资源并节约成本。
〖肆〗、百度AI Studio是一个提供高性能免费GPU计算资源的平台，其测评结果优秀，获取免费GPU的方法多样。以下是具体答案：百度AI Studio测评结果 高性能GPU：AI Studio提供了Tesla V100 GPU，相比Kaggle的Tesla K80，性能上有显著提升，理论上能提高近3倍的训练速度。
〖伍〗、平台概况 GPUGEEK是一个专注于提供GPU算力租用的平台，旨在满足AI、深度学习、机器学习等领域的研究者和开发者对高性能计算资源的需求。平台提供了多种型号的GPU服务器，包括RTX A5000、RTX 3090等，用户可以根据自己的需求选取合适的配置。
个人打造大模型,有哪些免费算力资源可以使用?
初创企业的免费算力支持AWS云科技初创生态赋能方案简介：为了更好地帮助企业在生成式AI热潮中快速创新，亚马逊云科技面向生成式AI领域的创业者，提供比较高金额15万人民币（或5万美元）的云资源支持，覆盖人工智能和机器学习在内的超过200项云服务。如有兴趣，可私信获取申请通道。
对于开发者来说，免费算力资源可以用于项目开发中的代码编写、测试、调试等环节。通过高效的在线编程环境，开发者可以更快地完成任务，提高开发效率。代码编辑与测试：在Cloud Studio中，用户可以使用各种编程语言进行代码编辑和测试。免费算力资源可以确保这些活动的顺利进行，无需担心算力不足导致的性能瓶颈。
简介：百度ERNIE Lite是百度自研的轻量级大语言模型，兼顾优异的模型效果与推理性能，适合低算力AI加速卡推理使用。API特点：提供在线调试，速率可达300RPM，不限tokens。提供多个免费模型版本，如Lite-8K、Lite-8K-092Lite-8K-030Lite-128K和Tiny-8K等。
获取免费算力：天池实验室为你提供了免费的算力资源，包括CPU和GPU（如Tesla P100工业级算力）。你可以在天池实验室中自由地进行深度学习模型的训练和测试。每次使用限制8小时，到期后重新进入即可重复使用。
薅薅国产免费GPU计算资源——百度AIStudio测评与免费GPU获取方法
〖壹〗、百度AI Studio测评结果 高性能GPU：AI Studio提供了Tesla V100 GPU，相比Kaggle的Tesla K80，性能上有显著提升，理论上能提高近3倍的训练速度。 资源丰富：AI Studio的GPU资源丰富，且在国内的网络稳定性和用户体验优于其他平台，如AWS。
〖贰〗、AI Studio平台不仅允许用户免费申请算力卡，还通过运行项目的方式让用户赚取算力卡。这种机制使得GPU资源更加丰富，同时也提高了资源的使用效率和性价比。本文作者详细介绍了如何在AI Studio平台上申请算力卡，并通过实际项目运行来测评其性能。此外，本文还对比了AI Studio与Kaggle以及AWS在性能上的表现。
【小白入门篇5】哪些免费GPU羊毛可以薅?
〖壹〗、从个人使用体验来看，阿里云（PAI系列）在稳定性、显存大小和易用性方面表现较好，是首选的免费GPU平台。Kaggle也是一个不错的选取，尤其是对于那些需要长时间运行任务的用户来说，每周30小时的免费使用时间相对充足。Google Colab虽然免费且易用，但稳定性较差，可能会影响到任务的顺利完成。
〖贰〗、百度AI Studio测评结果 高性能GPU：AI Studio提供了Tesla V100 GPU，相比Kaggle的Tesla K80，性能上有显著提升，理论上能提高近3倍的训练速度。 资源丰富：AI Studio的GPU资源丰富，且在国内的网络稳定性和用户体验优于其他平台，如AWS。
〖叁〗、恒源云等平台为新用户提供了充足的试用时长，可以通过注册新账号并关注其官方活动页面，获取免费试用GPU云服务器的机会。学生优惠：某些云服务提供商如恒源云等，针对在校学生提供特定的优惠或免费额度，可以通过验证学生身份来获取这些优惠。
〖肆〗、综上所述，百度AI Studio作为一个提供免费GPU资源的平台，不仅性能卓越，而且使用方便，具有很高的性价比。对于希望利用GPU资源进行AI学习和开发的用户来说，百度AI Studio是一个值得尝试的选取。
OK，关于免费gpu资源和gpuz网站的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
