白嫖大法好：DeepLn算力云百张GPU免费用？

DeepLn提供8GB显存AI计算卡免费使用：打破初学者入门门槛
最新推荐文章于 2025-10-08 16:16:36 发布
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DeepLn算力云推出免费专区，提供100张NVIDIAP4显卡给在读学生，8GB显存可满足大部分学习者的需求，助力深度学习和AIGC的发展。

真能白嫖？8G显存的专业人工智能计算卡免费用？

打开DeepLn算力云网站一看还真是的，我们早就上线了百卡免费用专区，100张英伟达P4免费给在读学生用，还没试过的小伙伴快来薅羊毛啦。

深度学习和各种AIGC大模型发展迅猛，需要的单卡算力和显存也不断攀升，动辄8G起步的显存给不少没有专业GPU卡的用户带来了困扰，这点对已经成为很多初学者和学生群体的入门障碍，DeepLn这波活动针对痛点重磅推出，诚意满满。

相信小编，这不是噱头。百张NVIDIA TESLA P4专业运算卡等着大家来用，相信它高达8G的显存能满足大多数学生群体的训练需求。快来试试吧~

Yolov11训练数据集时怎样可以提高cpu和Gpu的使用？
**My Coding Family**
03-12 1720
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
芯片：CPU和GPU有什么区别？
u011732210的博客
01-11 3641
CPU更适合于处理需要复杂逻辑和高频次控制的任务，能够处理更为广泛的工作负载，但不适合大规模并行计算。GPU则擅长大规模的并行计算，尤其适用于图形渲染、机器学习和科学计算等领域。它能够在处理大量数据时提供显著的性能优势。两者在现代计算系统中往往是互补的，CPU负责执行串行逻辑和复杂决策任务，而GPU则处理大量的并行计算任务。
全网最详细的免费领取10000/月GPU算力全教程！（包含算力领取+深度学习环境搭建）
m0_56539895的博客
07-18 1058
我们提供强大的 Web IDE 和云端开发环境，让你轻松编写、分享和运行应用，你也可以像在 github、replit、inscode 等平台中一样，寻找需要的应用，加入 Cloud Studio，与其他开发者一起交流创意，共享优秀作品！系统默认的pytorch是2.5.1、cuda版本是12.4.因此，我们在该界面中点击Previous versions of PyTorch，寻找对应版本的下载链接！OK，同学，恭喜你获得了每月一万分钟的免费GPU，开始你的深度学习之旅吧！6.Pytorch 验证。
FunHPC（原DeepLn算力云）：超具性价比的GPU租用体验，还~有~~谁~~?
03-26 3053
你敢信，DeepLn算力云提供的优质GPU算力，竟然比一些高校的校内算力还便宜，真亮瞎了钛合金眼。
国内外主流的免费计算资源平台
最新发布
hello！
10-08 905
以下是国内外主流的免费计算资源平台，均支持类似Google Colab的云端开发环境，涵盖GPU/TPU加速、Jupyter Notebook等功能，适合机器学习、深度学习和数据科学任务：Google ColabKaggle KernelsAWS SageMaker Studio LabPaperspace GradientHugging Face SpacesIBM Watson Studio阿里天池实验室百度AI Studio腾讯云Cloud Studio移动九天平台魔乐社区创空间ModelScope
飞桨PaddlePaddle平台算力白嫖从入门到入狱不完全指南（Datawhale AI 夏令营）
weixin_46490859的博客
07-16 3111
都点进这个文档了应该不需要介绍了（？总之能拿V100、A100助力你的炼丹之旅。
免费GPU算力平台分享：深度学习爱好者的福音
qq_28413709的博客
10-17 1万+
本文介绍了多个免费和付费的GPU算力平台，旨在帮助深度学习爱好者和研究者选择合适的资源进行模型训练和数据分析。文中详细比较了Google Colab、Kaggle Kernels、阿里云天池实验室、百度AI Studio等平台的优缺点，包括是否需要翻墙、显卡性能、稳定性和免费额度。
推荐几个提供免费GPU计算资源的平台，助力你的AI之路
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Tiger数学之家的博客
07-23 6万+
1. Kaggle Kernel 首先需要说的那就是kaggle Kernel了，该平台提供免费的GPU训练资源。进入Kaggle 官网，点击kernel 便会出现如下界面： 然后点Kernel-> New Kernel: 然后出现两个选项， 是普通代码模式还是Jupyter Notebook 模式，我个人喜欢Jupyter Notebook 模式，点进去，创建了一个新的notebook，...
蓝耘：GPU算力云服务的技术探索与AIGC应用支持
欢迎来到我的前端博客！这里汇集了关于前端开发的最新技术、实用工具和经验分享。我将为你提供详细的教程、代码示例和实战案例，帮助你掌握Web开发的核心概念和技能。不论你是初学者还是有经验的开发者，这个博客都适合你。
01-14 3475
蓝耘作为一家专业的GPU算力云服务提供商，凭借其领先的基础设施、大规模的GPU算力资源以及开放灵活的服务模式，为客户提供了高效、高性价比的算力云服务。无论是AI模型的构建与训练，还是AIGC内容的生成与创新，蓝耘都能为客户提供强有力的支持。如果您正在寻找一款可靠的GPU算力云服务平台，蓝耘无疑是您的理想选择。立即注册，开启您的AI创新之旅！注册链接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?
【Faiss】: RuntimeError: Error in faiss::gpu::GpuIndex::GpuIndex(faiss::gpu::GpuResources*, int, faiss
Jack_Kuo的博客
05-26 3574
问题 运行gpu版本的Faiss的时候，出现如下问题： RuntimeError: Error in faiss::gpu::GpuIndex::GpuIndex(faiss::gpu::GpuResources*, int, faiss::MetricType, float, faiss::gpu::GpuIndexConfig) at gpu/GpuIndex.cu:49: Error: 'device_ < getNumDevices()' failed: Invalid GPU device
【九天·毕昇】一个免费获得GPU的算力平台
elephant_my的博客
10-14 5814
分享给你一个宝藏 AI 学习和实战平台“九天·毕昇”，注册即可免费赢取 1000 个算力豆（50 小时 V100 使用时长），还可助我赢取 500 个算力豆哦~ https://jiutian.10086.cn/edu/web#/register?token=NzU2ZmI3ZjQtYzZiMy00MjQ2LWJiZTktZjUwNzg1YjkwZTVh
GPU免费算力平台推荐（薅羊毛篇）
Sophie924的博客
08-15 5755
这种，薅羊毛，免费但需要花很多精力和时间，各种攻略突破限制。后来就转用国内的服务商，大厂的比如阿里、腾讯，但价格小贵，没办法只能转向平价GPU云服务商，最近发现可以薅羊毛的平台分享给大家。注册后直接登陆，点击“云上实验室--算力资源--试用“有两个配置可以选择，选择自己需要的点击申请试用即可。开通后会有短信提醒，提醒开通后，直接登陆，我的算力订单，就可以开启使用了，可以提供ip账号和密码，也可以远程。市面上提供GPU租用的不少，一开始用的是国外的，比如谷歌，点击注册，既可领取15天免费v100算力。
免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda ，免费算力 ，tesla 100 ，显卡免费使用
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
09-04 3182
Colab：https://drive.google.com/drive/home 阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/ 移动九天：https://jiutian.10086.cn/edu/#/home kagglekaggle.com baidu aistudioaistudio.baidu.com 其他平台 （没有测试过） 恒源云
Colab-免费GPU算力
有一分热，发一分光。
10-03 5100
Colab是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
免费白嫖GPU算力，搭建属于自己的DeepSeek-R1
LK1024zzZ的博客
02-04 4457
如今，大模型技术飞速发展、快速普及，吸引众多开发者投身其中，学习与探索大模型的开发者数量急剧增长。Cloud Studio 提供了一个强大的平台，支持快速创建 GPU 加速的开发环境，尤其适合进行深度学习和 AI 相关的任务。下文将详细介绍如何用 Cloud Studio 在云端创建 GPU 服务器，搭载 DeepSeek-R1 模型，并通过 Web 端访问，带你开启高效AI模型之旅。免费GPU资源和的机器。
白嫖 GPU
weixin_44412864的博客
05-20 334
https://cuijiahua.com/blog/2021/01/dl-basics-4.html https://www.cnblogs.com/Kobaayyy/p/12592191.html 显卡：V100、P100、T4 等训练主流显卡，显存 16 G。 显卡：V100、P100、T4 等训练主流显卡，显存 16 G。 显卡：V100、P100、T4 等训练主流显卡，显存 16 G。 显卡：V100、P100、T4 等训练主流显卡，显存 32 G。 ...
国内真正的免费GPU算力（学习人工智能的福利）
一如年少模样丶的博客
08-23 1万+
国内免费GPU算力 1. 百度：飞桨PaddlePaddle https://ai.baidu.com/support/news?action=detail&id=981点击打开 每天送12小时 连续五天送48小时 2. 华为: ModelArts https://activity.huaweicloud.com/2020ModelArts_Promotion.html?ch=1点击打开 免费规格用...
AI技术栈 —— 白嫖GPU
键盘国治理专家的博客
03-09 219
白嫖GPU
免费白嫖GPU算力，畅玩大模型的算力平台!
CV_Autobot的博客
12-14 1427
要做深度学习，必然需要 GPU，如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题。今天给大家分享 GPU 平台：趋动云，正好官方有活动新用户，有价值168元的赠送算力，有效期1年，数量有限先到先得，领取方式见文末。学校课题组没显卡？搭环境费时费力，经常卡 bug ？师兄正在跑实验，排队要到下个月？小破卡炼丹太慢，论文赶不上 DDL？考虑到自动驾驶之心群友们对算力的需求，推荐一个正在做...
在pycharm软件中如何使用auto DL 算力云平台进行模型训练？
06-05
<think>我们参考了引用内容，特别是引用[1]和引用[3]中提到了PyCharm连接AutoDL的方法引用[1]提到了使用PyCharm连接远程GPU服务器训练模型的详细步骤，但用户现在需要的是如何在PyCharm中配置和使用AutoDL的教程我们根据引用内容和一般配置步骤，整理如下教程</think> 根据您的问题和提供的参考资料，以下是PyCharm配置AutoDL算力云平台的完整教程，结合了引用中的关键信息： ### 步骤一：租用GPU服务器 1. **创建AutoDL账号** - 登录[AutoDL官网](https://www.autodl.com/)，使用代金券注册（新用户赠送10元代金券）[^3] 2. **选择GPU实例** - 在控制台选择所需显卡型号（如RTX 3090/A100） - 配置系统环境（推荐PyTorch或TensorFlow镜像） 3. **启动实例** - 实例创建成功后，记录服务器IP地址、SSH端口号和登录密码（在"我的实例"页面查看）[^1] ### 步骤二：PyCharm远程连接配置 1. **开启SSH服务** - 在AutoDL控制台找到实例的"SSH登录"选项，复制登录命令（含端口号） ```bash ssh -p <端口号> root@<服务器IP> ``` 2. **配置PyCharm SSH解释器** - 打开PyCharm Professional版（社区版不支持此功能） - `File > Settings > Project Interpreter > Add > SSH Interpreter` - 填写服务器IP、端口号、用户名（固定为root）、密码[^1][^3] 3. **映射项目路径** - 在"Path mappings"中添加路径映射： - 本地项目路径 ➔ 服务器路径`/root/autodl-tmp/` - 同步代码勾选"Automatically upload project files" ### 步骤三：数据传输与调试 1. **上传代码文件** - 通过PyCharm右键上传文件到`/root/autodl-tmp/`目录[^1][^4] - 或使用AutoDL控制台的JupyterLab上传（支持拖拽文件）[^2] 2. **安装依赖** - 在PyCharm的SSH终端中运行： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. **调试代码** - 直接在PyCharm中运行调试，代码将在远程服务器执行 - 通过`nvidia-smi`命令监控GPU使用情况[^1] ### 步骤四：启动训练 1. **终端训练（推荐）** - 在AutoDL控制台进入JupyterLab ➔ 新建Terminal[^1] ```bash cd /root/autodl-tmp/ python train.py ``` *优点：训练不受本地网络影响，关闭电脑仍持续运行* 2. **PyCharm直接执行** - 配置运行参数后直接点击运行（适合调试阶段） ### 注意事项 1. **费用优化** - 训练完成后及时关机（按秒计费）[^3] - 使用`tar`或AutoDL专用工具压缩大文件： ```bash arc compress dataset.zip # 引用[4]提到的压缩工具 ``` 2. **数据安全** - 重要结果及时下载到本地（AutoDL实例数据关机后保留7天） 3. **混合工作流建议** - 调试阶段：使用PyCharm SSH调试[^3] - 正式训练：改用AutoDL终端运行避免中断[^1] > **操作演示**：成功连接后PyCharm显示远程解释器信息 > ![PyCharm远程解释器配置成功示意](https://example.com/pycharm-remote-demo.png) > （示意图来源：AutoDL官方文档[^2]）
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