AI Perks স্টার্টআপ এবং ডেভেলপারদের অর্থ সাশ্রয়ে সাহায্য করতে AI টুল, ক্লাউড সার্ভিস এবং API-তে একচেটিয়া ছাড়, ক্রেডিট এবং ডিলে অ্যাক্সেস প্রদান করে।
বিনামূল্যে AWS Trainium ক্রেডিটের মূল্য কত?
AWS Trainium ক্রেডিটগুলি $300,000 পর্যন্ত হতে পারে, বিশেষ করে স্টার্টআপগুলির জন্য যারা Amazon-এর নিজস্ব AI অ্যাক্সেলারেটরে মডেল প্রশিক্ষণ বা পরিবেশন করে। এটি একটি প্রাথমিক-পর্যায়ের দলের জন্য অন্যতম বৃহৎ একক কম্পিউট অনুদান।
এই পরিমাণ বেশি কারণ এই কাজের চাপ খুব ব্যয়বহুল। যে কোম্পানিগুলি তাদের মডেলের ওজন (model weights) নিজেদের নিয়ন্ত্রণে রাখে, তাদের জন্য অ্যাক্সেলারেটর ঘন্টা হল এমন একটি খরচ যা পণ্যের গ্রাহক আসার আগেই বেতনকে ছাড়িয়ে যেতে পারে।
যোগ্যতা নির্ভর করে কোম্পানির পর্যায় এবং তহবিলের উপর, আপনার কী তৈরি করার পরিকল্পনা আছে তার উপর নয়। AI Perks বর্তমানে ১৯৪টি কোম্পানিতে $7.7M ক্রেডিট সহ এই শর্তাবলী ট্র্যাক করে।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Lovable Up to $150
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS Trainium আসলে কীসের জন্য
Trainium একটি চিপ, পরিষেবা নয়। AWS এটি ডিপ লার্নিং প্রশিক্ষণ এবং উচ্চ-ভলিউম অনুমানের (high-volume inference) জন্য ডিজাইন করেছে, এবং আপনি এটিকে একটি হোস্ট করা API হিসাবে নয়, বরং আপনার নিজস্ব স্ট্যাক চালানো EC2 Trn ইনস্ট্যান্স হিসাবে ব্যবহার করেন।
এই পার্থক্যই সিদ্ধান্ত নেয় যে ক্রেডিটগুলি আপনার জন্য আদৌ উপযোগী কিনা। এটি থেকে দুটি বিষয় জানা যায়:
প্রশিক্ষণ কোড আপনি আনবেন। Trainium ইনস্ট্যান্সগুলি আপনাকে কাঁচা অ্যাক্সেলারেটর ক্ষমতা দেয়। আপনার ফ্রেমওয়ার্ক, আপনার ডিস্ট্রিবিউটেড প্রশিক্ষণ সেটআপ, আপনার চেকপয়েন্টিং, আপনার অর্কেস্ট্রেশন।
সফটওয়্যার স্তরটি হল AWS Neuron SDK। Neuron হল যা PyTorch বা JAX গ্রাফগুলিকে Trainium রানটাইমে কম্পাইল করে। এটি এমন একটি জিনিস যা একটি মডেলকে এই সিলিকনে দ্রুত চালাতে সাহায্য করে, এবং এটি মডেল পোর্ট করাকেও জটিল করে তোলে।
Trainium-এর একটি সহোদর লাইন রয়েছে, Inferentia, যা অনুমানের জন্য তৈরি, যদিও নতুন Trainium প্রজন্মগুলি উভয়ের জন্যই বাজারজাত করা হয়। AWS নিয়মিতভাবে চিপ প্রজন্ম আপডেট করে, এবং আপনি কোন প্রজন্মটি আসলে পেতে পারেন তা অঞ্চলের (region) এবং ধারণক্ষমতার (capacity) উপর নির্ভর করে, আপনার ক্রেডিট ব্যালেন্সের উপর নয়।
Trainium সেইসব দলগুলির জন্য উপযুক্ত যারা ওপেন-ওয়েট মডেল ফাইন-টিউন করে, ডোমেন ডেটার উপর ক্রমাগত প্রি-ট্রেনিং করে, বা ভলিউমে সেলফ-হোস্ট ইনফারেন্স করে। যদি আপনার পণ্য কেবল একটি API-এর মাধ্যমে অন্য কারো মডেলকে কল করে, তবে এটি আপনার জন্য সঠিক নয়, এবং আপনার মডেল ক্রেডিট প্রয়োজন। AI Perks উভয় বিভাগ পাশাপাশি তালিকাভুক্ত করে।
স্কেলে Trainium খরচ কিভাবে আচরণ করে
অ্যাক্সেলারেটর খরচ ইনস্ট্যান্স-ঘন্টা (instance-hours) হিসাবে বিল করা হয়, অনুরোধ (requests) হিসাবে নয়, তাই বিলটি ট্র্যাক করে আপনার ক্লাস্টার কতক্ষণ চালু ছিল এবং আপনি এটি কতটা ভালোভাবে ব্যবহার করেছেন, আপনি কত আউটপুট তৈরি করেছেন তা নয়।
একটি বড় ক্রেডিট অনুদান ব্যয় করার আগে এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় যা আপনাকে বুঝতে হবে।
| ওয়ার্কলোড | বিল কী দ্বারা চালিত হয় | $300,000 কিভাবে আচরণ করে |
|---|---|---|
| ওপেন-ওয়েট মডেল ফাইন-টিউন করা | সংক্ষিপ্ত মাল্টি-নোড বার্স্ট (short multi-node bursts) | অনেক পরীক্ষা কভার করে, শেষ করা কঠিন |
| ডোমেন ডেটাতে ক্রমাগত প্রি-ট্রেনিং | কয়েক সপ্তাহের অবিরাম ক্লাস্টার সময় | একটি গুরুতর রান, ধারাবাহিকভাবে অনেক নয় |
| স্থির লোডে সেলফ-হোস্ট ইনফারেন্স | সর্বদা-চালু ইনস্ট্যান্স ঘন্টা | প্রতি মাসে অনুমানযোগ্যভাবে শেষ হয়ে যায় |
| মূল্যায়ন এবং গবেষণা সুইপ (evaluation and research sweeps) | কাজের মধ্যে নিষ্ক্রিয় ক্লাস্টার | অন্য কোনো প্যাটার্নের চেয়ে দ্রুত নষ্ট হয় |
| একেবারে শুরু থেকে ফ্রন্টিয়ার-স্কেল প্রশিক্ষণ | হাজার হাজার অ্যাক্সেলারেটর-ঘন্টা | একটি রাউন্ডিং ত্রুটি (rounding error) |
তিনটি খরচ আচরণ পরিকল্পনার জন্য মূল্যবান:
ব্যবহারের হার (Utilization) হারকে (rate) প্রভাবিত করে। একটি ক্লাস্টার ৪০% ব্যবহারযোগ্যতায় প্রতি ঘন্টায় ৯0% ব্যবহারযোগ্যতার সমান খরচ করে। অর্ধেক-নিষ্ক্রিয় কাজ চালানোর সময় সস্তা প্রতি ঘন্টার হারের পিছনে ছুটলে তা ভুল অপ্টিমাইজেশন।
মাল্টি-নোড স্কেলিং সাবলিনিয়ার (sublinear)। নোড দ্বিগুণ করলে ওয়াল-ক্লক সময় (wall-clock time) প্রায়শই অর্ধেক হয় না। ইন্টারকানেক্ট এবং ডেটা লোডিং সীমা হয়ে দাঁড়ায়, এবং তাত্ত্বিক এবং বাস্তব থ্রুপুটের (theoretical and realised throughput) মধ্যেকার ব্যবধান হল যেখানে ক্রেডিটগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়।
স্টোরেজ এবং ডেটা মুভমেন্ট হল দ্বিতীয় বিল। চেকপয়েন্ট, ডেটাসেট এবং ক্রস-জোন ট্র্যাফিক অ্যাক্সেলারেটর লাইনের পাশে নীরবে জমা হয়, এবং কম্পিউটের জন্য প্রযোজ্য ক্রেডিটগুলি এর সবগুলি কভার নাও করতে পারে।
AWS Trainium-কে দামের-পারফরম্যান্সের (price-performance) দিক থেকে তুলনামূলক GPU ইনস্ট্যান্সের বিপরীতে স্থান দিয়েছে, শিরোনাম প্রতি ঘন্টার দামের (headline hourly price) উপর নয়। যেকোনো প্রকাশিত তুলনাকে বিক্রেতার দাবি হিসেবে বিবেচনা করুন এবং আপনার নিজস্ব মডেলকে বেঞ্চমার্ক করুন, কারণ ফলাফল আর্কিটেকচার এবং সিকোয়েন্স দৈর্ঘ্যের উপর heavily নির্ভর করে।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Lovable Up to $150
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS Trainium ক্রেডিট কীসের সাথে স্ট্যাক হয়
কম্পিউট ক্রেডিট এবং মডেল ক্রেডিট ভিন্ন বিল, এবং সবচেয়ে শক্তিশালী তহবিল পরিস্থিতি হল একটি একক স্তরে একটি বড় অনুদানের পরিবর্তে বিভিন্ন স্তরে বেশ কয়েকটি মাঝারি অনুদান থাকা।
বেশিরভাগ AI স্টার্টআপ চারটি পৃথক বিল পরিশোধ করে। একটি অনুদান যা একটি কভার করে তা সহায়ক। একটি সংমিশ্রণ যা তিনটি কভার করে তা এক বছরের রানওয়ে (runway)।
| স্ট্যাকের স্তর | কীসের জন্য অর্থ প্রদান করে | সাধারণ ক্রেডিট স্কেল |
|---|---|---|
| অ্যাক্সেলারেটর কম্পিউট (Trainium) | প্রশিক্ষণ রান, সেলফ-হোস্ট ইনফারেন্স | $300,000 পর্যন্ত |
| সাধারণ ক্লাউড (স্টোরেজ, ডেটা, পরিবেশন) | মডেলের চারপাশের সবকিছু | পাঁচ থেকে ছয়-অঙ্কের |
| মডেল API (Anthropic, OpenAI, Google) | আপনার পণ্য যে কলগুলি করে | চার থেকে ছয়-অঙ্কের |
| ডেভ টুলিং এবং পর্যবেক্ষণ (Dev tooling and observability) | তৈরি, পর্যবেক্ষণ, মূল্যায়ন | শত শত থেকে কম হাজার |
Trainium শুধুমাত্র প্রথম সারিতে বসে। আপনি যদি একটি মডেল প্রশিক্ষণ দেন এবং আপনার যে অংশগুলি নিজে প্রশিক্ষণ দেননি তার জন্য একটি ফ্রন্টিয়ার API কল করেন, আপনি একই সময়ে প্রথম এবং তৃতীয় সারিগুলিতে অর্থ প্রদান করছেন, এবং আপনার উভয়ের জন্য আবেদন করা উচিত। প্রোগ্রামগুলির মধ্যে সামঞ্জস্যতা পরিবর্তিত হয়, এবং AI Perks বিদ্যমান থাকার কারণ হল এই বিস্তারিত বিষয়গুলি সমাধান করা।
ফাউন্ডাররা Trainium সম্পর্কে কী ভুল বোঝেন
সবচেয়ে ব্যয়বহুল ভুল হল Trainium-কে একটি ড্রপ-ইন GPU সোয়াপ (drop-in GPU swap) হিসাবে বাজেট করা এবং ক্রেডিট চালু হওয়ার পরে পোর্ট করার খরচ আবিষ্কার করা।
চারটি পুনরাবৃত্তিমূলক ত্রুটি:
পোর্ট (port) অবমূল্যায়ন করা। স্ট্যান্ডার্ড ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারগুলি যা সমর্থিত ফ্রেমওয়ার্ক পাথের মাধ্যমে চলে, সেগুলি সাধারণত পরিষ্কারভাবে স্থানান্তরিত হয়। কাস্টম CUDA কার্নেল, এক্সোটিক অ্যাটেনশন ভ্যারিয়েন্ট এবং ব্লিডিং-এজ (bleeding-edge) গবেষণার কোডগুলি তা হয় না। একটি রোডম্যাপে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার আগে বাস্তব ডেটাতে একটি বাস্তব প্রশিক্ষণ পদক্ষেপকে বেঞ্চমার্ক করুন।
ক্রেডিট ধারণক্ষমতা (capacity) সমাধান করবে এমনটা ধরে নেওয়া। একটি ক্রেডিট ব্যালেন্স হল একটি বিলিং যন্ত্র। একটি বড় মাল্টি-নোড ক্লাস্টার আপনার কাঙ্ক্ষিত অঞ্চলে, আপনার কাঙ্ক্ষিত সময়ে পাওয়া একটি ধারণক্ষমতা এবং রিজার্ভেশন সমস্যা যা কেবল অর্থ দিয়ে সমাধান করা যায় না।
ঘড়ি খুব তাড়াতাড়ি শুরু করা। কম্পিউট ক্রেডিটগুলি সময়-সীমিত (time-boxed)। একটি বড় অনুদান সক্রিয় করা মাস আগে যখন আপনার কাছে এটি শোষণ করার মতো কাজের চাপ নেই, তখন এটি অপচয় করার সবচেয়ে সাধারণ উপায়, এবং ক্রম (sequencing) শিরোনাম পরিমাণের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
ভুল ইউনিট পরিমাপ করা। প্রতি ঘন্টার হার আপনার খরচ নয়। প্রতি সমাপ্ত প্রশিক্ষণ রান (cost per completed training run) বা প্রতি মিলিয়ন টোকেন পরিবেশিত (cost per million tokens served) হল আপনার খরচ। যে দলগুলি প্রতি ঘন্টার সংখ্যা ট্র্যাক করে তারা সবচেয়ে সস্তা ইনস্ট্যান্সের জন্য অপ্টিমাইজ করে এবং শেষ পর্যন্ত প্রতি ফলাফলের জন্য বেশি অর্থ প্রদান করে।
পঞ্চম, নীরব ভুল হল একটি প্রোগ্রামের জন্য আবেদন করা এবং সেখানেই থেমে যাওয়া। প্রদানকারীদের মধ্যে অনুমোদনের মানদণ্ড যথেষ্ট ভিন্ন যে কয়েকটি আবেদন একটি সতর্ক আবেদনের চেয়ে ভালো। getaiperks.com হল যেখানে সম্পূর্ণ সেটটি বিদ্যমান।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Lovable Up to $150
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
কম্পিউট ক্রেডিট প্রোগ্রামগুলির মধ্যে Trainium কোথায় অবস্থান করে
Trainium একটি ভিড়যুক্ত অ্যাক্সেলারেটর প্রোগ্রামের ক্ষেত্রে একটি বিকল্প, এবং দরকারী তুলনা হল কোন শিরোনাম সংখ্যাটি সবচেয়ে বড় তা নয়, বরং প্রতিটি প্রোগ্রাম বিলের কোন অংশটি আসলে নিষ্পত্তি করে।
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia এবং ক্রমবর্ধমান সংখ্যক সার্ভারলেস GPU প্রদানকারীরা সকলেই AI স্টার্টআপদের লক্ষ্য করে ক্রেডিট প্রোগ্রাম চালায়। বিজ্ঞাপিত পরিমাণগুলি তাদের মধ্যে তুলনীয় নয়, কারণ প্রতিটি অ্যাক্সেলারেটর ঘন্টা, সাধারণ ক্লাউড পরিষেবা এবং পরিচালিত মডেল এন্ডপয়েন্টের একটি ভিন্ন মিশ্রণ কভার করে। একটি বড় অনুদান যা কেবল সেই পরিষেবাগুলির জন্য অর্থ প্রদান করে যা আপনি ব্যবহার করেন না, তা একটি মাঝারি অনুদানের চেয়ে কম মূল্যবান যা আপনার প্রকৃত প্রতিবন্ধকতা (bottleneck) কভার করে।
তিনটি জিনিস কম্পিউট অনুদান থেকে মূল্য গ্রহণকারী দলগুলিকে অব্যবহৃত অনুদান ধারণকারী দলগুলি থেকে আলাদা করে:
প্রস্তুতি আকারের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। একটি অনুদান তার মূল্য প্রমাণ করে যা আপনি এটি লাইভ থাকার সময় শোষণ করতে পারেন। প্রশিক্ষণের কোড প্রস্তুত থাকা দলগুলি অ্যাক্সেলারেটর ক্রেডিটকে ফলাফলে পরিণত করে। যারা এখনও একটি বেস মডেল বেছে নিচ্ছেন তারা ব্যালেন্সকে স্থির থাকতে দেখেন।
বিস্তৃতি (Breadth) ঘনত্বের (concentration) চেয়ে ভালো। প্রদানকারীদের মধ্যে অনুমোদনের মানদণ্ড যথেষ্ট ভিন্ন যে অ্যাক্সেলারেটর কম্পিউট, সাধারণ ক্লাউড, মডেল API এবং টুলিং জুড়ে বেশ কয়েকটি মাঝারি অনুদান থাকা একটি একক স্তরে একটি বড় অনুদানের চেয়ে শক্তিশালী অবস্থান।
শর্তাবলী পরিবর্তিত হয়। ইনফ্রাস্ট্রাকচার প্রোগ্রামগুলি অন্যান্য ক্রেডিট বিভাগের চেয়ে বেশি পরিমাণে, কভারেজ এবং যোগ্যতার মানদণ্ড সংশোধন করে, তাই ল্যান্ডস্কেপের একটি স্ন্যাপশট ফাউন্ডারদের প্রত্যাশার চেয়ে দ্রুত পুরানো হয়ে যায়। AI Perks বিদ্যমান কারণ এই চিত্রটি আপ-টু-ডেট রাখা নিজেই একটি কাজ।
ঘন ঘন জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
বিনামূল্যে AWS Trainium ক্রেডিটের মূল্য কত?
$300,000 পর্যন্ত, কখনও কখনও 300K AWS ক্রেডিট হিসাবে লেখা হয়, স্টার্টআপগুলির জন্য যারা AWS অ্যাক্সেলারেটর ইনস্ট্যান্সে মডেল প্রশিক্ষণ বা পরিবেশন করে। এটি একটি প্রাথমিক-পর্যায়ের কোম্পানির জন্য উপলব্ধ অন্যতম বৃহত্তম একক কম্পিউট অনুদান। যোগ্যতা নির্ভর করে কোম্পানির পর্যায় এবং তহবিলের উপর, আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রের উপর নয়, এবং বর্তমান শর্তাবলী getaiperks.com এ ট্র্যাক করা হয়।
AWS Trainium কীসের জন্য ব্যবহৃত হয়?
Trainium হল অ্যামাজনের কাস্টম অ্যাক্সেলারেটর ডিপ লার্নিং এর জন্য। দলগুলি এটি মডেলগুলি স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষণ, ক্রমাগত প্রি-ট্রেনিং, ওপেন-ওয়েট মডেল ফাইন-টিউন করা এবং উচ্চ-ভলিউম সেলফ-হোস্ট ইনফারেন্সের জন্য ব্যবহার করে। এটি EC2 Trn ইনস্ট্যান্স হিসাবে ব্যবহৃত হয় এবং AWS Neuron SDK এর মাধ্যমে প্রোগ্রাম করা হয়, তাই আপনি নিজেই প্রশিক্ষণ স্ট্যাক সরবরাহ করেন।
Trainium কি GPU ভাড়া করার চেয়ে সস্তা?
AWS Trainium-কে প্রতি ঘন্টার দামের চেয়ে দাম-পারফরম্যান্সের (price-performance) উপর স্থান দিয়েছে, এবং সৎ উত্তর হল যে এটি আপনার মডেলের উপর নির্ভর করে। স্ট্যান্ডার্ড ট্রান্সফরমার ওয়ার্কলোড যা Neuron কম্পাইলারে পরিষ্কারভাবে ম্যাপ করে, সেগুলি সাধারণত ভালো করে। অস্বাভাবিক আর্কিটেকচার বা কাস্টম কার্নেল পোর্ট করার প্রচেষ্টা এবং নিম্ন বাস্তবায়িত ব্যবহারের কারণে সুবিধা হারাতে পারে।
আমি কি Trainium ক্রেডিটগুলি মডেল API ক্রেডিটগুলির সাথে একত্রিত করতে পারি?
হ্যাঁ, এবং বেশিরভাগ দলের উচিত। তারা ভিন্ন বিল কভার করে: Trainium হল যেখানে আপনার নিজস্ব মডেল প্রশিক্ষিত হয় এবং চলে, যখন Anthropic, OpenAI এবং Google ক্রেডিটগুলি আপনার পণ্যের চারপাশের ফ্রন্টিয়ার API কলগুলি কভার করে। উভয়ই রাখা ফাউন্ডারদের একটি সম্পূর্ণ বছর কভার করার উপায়। AI Perks এ দেখুন কোনগুলি স্ট্যাক হয়।
আমার কি আমার PyTorch কোড Trainium-এর জন্য পুনরায় লিখতে হবে?
সাধারণত পুনরায় লেখা নয়, তবে একটি পোর্ট আশা করুন। AWS Neuron SDK PyTorch এবং JAX-এর সাথে সংযুক্ত হয়, এবং সাধারণ মডেল আর্কিটেকচারগুলি কনফিগারেশন পরিবর্তনের সাথে স্থানান্তরিত হয়। কাস্টম কার্নেল এবং অসমর্থিত অপারেশনগুলি হল যেখানে আসল কাজ বসে, তাই পরিকল্পনা করার আগে একটি সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ পদক্ষেপকে বেঞ্চমার্ক করুন।
একটি স্টার্টআপের জন্য কোন অন্যান্য কম্পিউট ক্রেডিটগুলির জন্য আবেদন করা উচিত?
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia এবং বেশ কয়েকটি সার্ভারলেস GPU প্রদানকারীরা স্টার্টআপ প্রোগ্রাম চালায়, এবং তাদের মধ্যে অনেকগুলি একে অপরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। AI Perks getaiperks.com এ $7.7M ক্রেডিট ১৯৪টি কোম্পানির জুড়ে ট্র্যাক করে, প্রতিটির বর্তমান শর্তাবলী সহ।
getaiperks.com এ সাবস্ক্রাইব করুন →
মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিন। সিলিকনের খরচ অন্য কাউকে পরিশোধ করতে দিন।
