AI Perks स्टार्टअप और डेवलपर्स को पैसे बचाने में मदद करने के लिए AI टूल्स, क्लाउड सेवाओं और API पर विशेष छूट, क्रेडिट और डील तक पहुंच प्रदान करता है।
एक प्रशिक्षण स्टार्टअप को वास्तव में कितने मुफ्त GPU क्रेडिट मिल सकते हैं?
मॉडल प्रशिक्षण के लिए मुफ्त GPU क्रेडिट हाइपरस्केलर, चिप विक्रेताओं और विशेषज्ञ कंप्यूट प्लेटफॉर्म से उपलब्ध हैं, जिनमें प्रकाशित सीमाएं छोटी ओर लगभग $10,000 से लेकर सबसे बड़ी ओर $1,000,000 तक होती हैं। कोई भी एकल कार्यक्रम प्रशिक्षण बजट को कवर नहीं करता है, और जो टीमें एक वास्तविक रन को फंड करती हैं, वे एक साथ तीन या चार रखती हैं।
नीचे दी गई सीमाएं वे हैं जिन्हें AI Perks वर्तमान में ट्रैक करता है। प्रत्येक को डिफ़ॉल्ट पुरस्कार के बजाय एक टियर छत के रूप में मानें - आपको जो संख्या दी जाती है वह आपके चरण और आपके समर्थन पर निर्भर करती है, न कि आपके प्रशिक्षण रन के आकार पर।
| प्रोग्राम | क्रेडिट छत ट्रैक किया गया | क्रेडिट क्या कवर करते हैं |
|---|---|---|
| AWS जनरेटिव AI प्रोग्राम | $1,000,000 तक | AWS उपयोग व्यापक रूप से: GPU इंस्टेंस, मॉडल अनुमान, भंडारण, स्थानांतरण |
| Google Cloud for Startups | $1,000 से $350,000 | सभी GCP, जिसमें GPU और TPU क्षमता शामिल है |
| AWS Activate (सामान्य क्लाउड) | $300,000 तक | EC2 GPU इंस्टेंस सहित कोई भी AWS सेवा |
| AWS Trainium | $300,000 तक | Trn इंस्टेंस के माध्यम से Amazon का अपना प्रशिक्षण सिलिकॉन |
| Modal | $50,000 तक | सर्वरलेस GPU और CPU कंप्यूट, प्रति सेकंड बिल |
| Together AI | $50,000 तक | होस्टेड ओपन-मॉडल प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग और अनुमान |
| Microsoft for Startups Founders Hub | Azure में $25,000 | Azure कंप्यूट प्लस Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | $15,000 तक प्लस DGX Cloud छूट | क्रेडिट, GPU एक्सेस और इंजीनियरिंग सहायता |
| Oracle Cloud | $10,000 | OCI कंप्यूट, स्टोरेज, नेटवर्किंग और प्रबंधित AI |
अकेले क्लाउड लेयर में संयुक्त छत: $1,000,000 से कहीं अधिक। AI Perks 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट ट्रैक करता है, जिसमें कंप्यूट श्रेणी सबसे बड़ा एकल ब्लॉक है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Lovable Up to $150
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
GPU क्रेडिट वास्तव में किस लिए हैं
GPU क्रेडिट किराए के हार्डवेयर पर एक्सेलेरेटर घंटे खरीदते हैं। वे सही उपकरण हैं जब आपके पास मॉडल वेट होते हैं और गलत तब जब आप केवल किसी और के API को कॉल करते हैं।
यह अंतर तय करता है कि ऊपर दिए गए कार्यक्रमों में से कोई भी आवेदन के लायक है या नहीं। चार वर्कलोड वास्तव में GPU घंटे की खपत करते हैं:
शून्य से प्री-ट्रेनिंग। दुर्लभ, महंगा, और एक स्टार्टअप के लिए लगभग कभी भी पहला सही कदम नहीं।
जारी प्री-ट्रेनिंग। एक ओपन-वेट मॉडल लेना और डोमेन डेटा को उसके माध्यम से धकेलना। यहीं पर बीज चरण में अधिकांश गंभीर मॉडल कार्य वास्तव में होता है।
फाइन-ट्यूनिंग और प्राथमिकता ट्यूनिंग। उपरोक्त की तुलना में सस्ता, लेकिन पुनरावृत्ति, और पुनरावृत्ति की संख्या वह है जो पैसा खर्च करती है।
बड़े पैमाने पर स्व-होस्टेड अनुमान। एक बार अनुरोध की मात्रा पर्याप्त हो जाने पर, आरक्षित GPU पर अपने स्वयं के वेट की सेवा करना प्रति-टोकन API मूल्य निर्धारण से बेहतर होता है।
यदि आपका उत्पाद एक फ्रंटियर API के आसपास एक रैपर है, तो इनमें से कोई भी लागू नहीं होता है और आपको इसके बजाय मॉडल क्रेडिट की आवश्यकता होती है। दोनों श्रेणियां getaiperks.com पर अगल-बगल बैठती हैं, और उन्हें भ्रमित करना संस्थापकों का आवेदन बर्बाद करने का सबसे आम तरीका है।
स्केल पर GPU प्रशिक्षण लागत कैसे व्यवहार करती है
प्रशिक्षण GPU-घंटों में बिल किया जाता है, न कि परिणामों में। मीटर वॉल-क्लॉक समय को एक्सेलेरेटर गणना से गुणा करके चलता है, चाहे रन अभिसरण करे, विचलन करे या नौवें घंटे में क्रैश हो जाए।
पांच गुण इस बिल को स्टार्टअप की लागत संरचना में किसी भी चीज़ से अलग व्यवहार करने देते हैं:
कंप्यूट पैरामीटर गुना टोकन के साथ स्केल करता है। अच्छी तरह से स्थापित अनुमान यह है कि प्रशिक्षण FLOPs पैरामीटर गणना गुना टोकन गणना के लगभग छह गुना पर चलता है। इसलिए दोनों को दोगुना करना दोगुना नहीं, बल्कि लगभग चार गुना खर्च होता है।
उपयोगिता एक मूक गुणक है। सैद्धांतिक FLOPs का वह अंश जो एक रन वास्तव में प्राप्त करता है, समानांतरता रणनीति, बैच आकार और इंटरकनेक्ट के साथ व्यापक रूप से भिन्न होता है। एक खराब ट्यून किया गया रन समान आउटपुट के लिए एक अच्छी तरह से ट्यून किए गए रन से लगभग दोगुना खर्च कर सकता है।
इंटरकनेक्ट मल्टी-नोड अर्थशास्त्र तय करता है। तेज़ नोड-टू-नोड नेटवर्किंग के बिना सस्ते GPU वितरित प्रशिक्षण के लिए सस्ते नहीं होते हैं, क्योंकि क्लस्टर ग्रेडिएंट की प्रतीक्षा में अपना समय बिताता है।
विफल रन पूरी तरह से बिल करते हैं। चेकपॉइंट आवृत्ति एक लागत नियंत्रण है, न कि स्वच्छता प्राथमिकता।
गैर-GPU लाइन आइटम गोल करने वाली त्रुटियां नहीं हैं। चेकपॉइंट स्टोरेज, डेटासेट स्टोरेज और क्रॉस-रीजन या क्रॉस-क्लाउड इग्रेस एक्सेलेरेटर खर्च के ऊपर एक सार्थक टुकड़ा जोड़ते हैं। व्यापक क्लाउड क्रेडिट इन्हें अवशोषित करते हैं; केवल GPU अनुदान नहीं।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Lovable Up to $150
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
GPU क्रेडिट प्रदाताओं के बीच चुनाव कैसे करें
क्रेडिट को वर्कलोड के आकार से मिलाएं, न कि हेडलाइन नंबर के आकार से। आपकी स्टैक लक्षित नहीं कर सकती उस सिलिकॉन पर $300,000 का अनुदान अगले सप्ताह खर्च करने योग्य $50,000 के अनुदान से कम मूल्य का है।
| यदि आपका वर्कलोड है | क्रेडिट का सही आकार | क्या देखना है |
|---|---|---|
| शून्य से प्री-ट्रेनिंग | सबसे बड़ा उपलब्ध हाइपरस्केलर अनुदान | क्षमता, क्रेडिट शेष नहीं, बाध्यकारी बाधा है |
| जारी प्री-ट्रेनिंग | हाइपरस्केलर या कस्टम सिलिकॉन | CUDA से दूर पोर्टिंग लागत |
| ओपन मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग | होस्टेड प्लेटफॉर्म या विशेषज्ञ GPU प्रदाता | क्रेडिट आपके डेटासेट तैयार होने से पहले समाप्त हो जाते हैं |
| बर्स्टी प्रयोग | सर्वरलेस, प्रति-सेकंड बिल | ऑलवेज-वार्म GPU सर्वरलेस अनुदान को तेजी से खत्म कर देते हैं |
| स्व-होस्टेड अनुमान | आरक्षित क्षमता प्लस एक विक्रेता कार्यक्रम | ड्यूटी चक्र ब्रेक-ईवन तय करता है, सूची मूल्य नहीं |
| फ्रंटियर API को कॉल करना | मॉडल क्रेडिट, GPU क्रेडिट नहीं | पूरी तरह से गलत परत खरीदना |
तीन प्रश्न अधिकांश निर्णयों को सुलझाते हैं। क्या आपका स्टैक CUDA-लॉक है, जो पोर्टिंग की लागत से कस्टम-सिलिकॉन कार्यक्रमों को छूट देता है? आपका प्रशिक्षण डेटा पहले से कहाँ रहता है, यह देखते हुए कि इग्रेस बिल किया जाता है? और क्या आपका ड्यूटी चक्र बर्स्टी या निरंतर है, जो आरक्षित क्षमता के विरुद्ध सर्वरलेस तय करता है?
प्रत्येक कार्यक्रम के लिए पात्रता चरण, धन और कभी-कभी आप पर किन निवेशकों का समर्थन है, इस पर निर्भर करती है। ये मानदंड getaiperks.com पर प्रति कार्यक्रम सूचीबद्ध हैं।
सीमा आकार से अधिक महत्वपूर्ण समय क्यों है
कंप्यूट प्रोग्राम दो स्वतंत्र घड़ियों पर चलते हैं: समीक्षा में कितना समय लगता है, और एक बार मंजूरी मिलने के बाद अनुदान कितना समय तक जीवित रहता है। उन दोनों को एक घड़ी में ढालना इस श्रेणी में सबसे महंगा शेड्यूलिंग गलती है।
समीक्षा घड़ी कार्यक्रम के प्रकार के अनुसार बहुत भिन्न होती है। बड़े हाइपरस्केलर और चिप-विक्रेता कार्यक्रमों में उच्चतम सीमाएं और सबसे धीमी समीक्षा चक्र होते हैं, क्योंकि निर्णय में एक मानव और एक कतार शामिल होती है। हार्डवेयर-विक्रेता कार्यक्रम मध्य में बैठते हैं, और वे जो गेट करते हैं वह अक्सर पैसा के बजाय एक्सेलेरेटर आवंटन होता है, जो तंग आपूर्ति के दौरान अधिक मूल्यवान आधा होता है। सर्वरलेस और होस्टेड-ट्रेनिंग प्लेटफॉर्म तेज छोर पर बैठते हैं, जहां प्रशिक्षण रन शेड्यूल होने से पहले ही निर्णय आ सकता है।
समाप्ति घड़ी अंतर्ज्ञान की विपरीत दिशा में चलती है। प्रत्येक कंप्यूट अनुदान में एक खिड़की होती है, और वह खिड़की आम तौर पर पहले उपयोग पर नहीं, बल्कि अनुमोदन पर खुलती है। एक अनुदान जो डेटासेट अभी भी साफ किया जा रहा है, तब आता है जब उसका कुछ जीवन निष्क्रिय खाते पर खर्च होता है। इसलिए तेजी से चलने वाले कार्यक्रम आरक्षित रखने के लिए क्षमाशील होते हैं, और धीरे-धीरे चलने वाले कार्यक्रम बैठने के लिए सबसे कम क्षमाशील होते हैं।
व्यावहारिक परिणाम यह है कि छत का आकार और प्रयोग करने योग्य मूल्य भिन्न होता है। सफाई के बीच में समाप्त होने वाला एक बड़ा अनुदान, एक मामूली अनुदान से कम मूल्यवान है जो क्लस्टर तैयार होने के सप्ताह में आता है। getaiperks.com पर कंप्यूट और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर श्रेणियां दिखाती हैं कि कौन से प्रोग्राम वर्तमान में खुले हैं, जो उन समय निर्णयों का इनपुट है जिन पर वास्तव में निर्भर करता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Lovable Up to $150
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
संस्थापकों को मुफ्त GPU क्रेडिट के बारे में क्या गलत समझ आता है
बार-बार होने वाली त्रुटि क्रेडिट शेष राशि को GPU आरक्षण के रूप में मानना है। यह नहीं है। क्रेडिट चालान का निपटान करते हैं; आपके क्षेत्र में क्षमता तय करती है कि इंस्टेंस बिल्कुल मौजूद हैं या नहीं।
पांच गलतियाँ टीमों को वास्तविक पैसा खर्च करती हैं:
क्रेडिट को क्षमता के साथ भ्रमित करना। तंग आपूर्ति के दौरान, प्रशिक्षण रन पर बाधा उपलब्ध एक्सेलेरेटर हैं, बजट नहीं। आवंटन के साथ आने वाले विक्रेता कार्यक्रम उनके डॉलर मूल्य से अधिक मूल्यवान होते हैं।
सबसे बड़े हेडलाइन नंबर का पीछा करना। गैर-CUDA सिलिकॉन पर एक अनुदान में इंजीनियरिंग हफ्तों में पोर्टिंग लागत होती है। कभी-कभी वह व्यापार उत्कृष्ट होता है। यह कभी भी मुफ्त नहीं होता है।
बहुत जल्दी आवेदन करना। क्रेडिट समय-सीमित होते हैं, और एक अनुदान जो आपके डेटासेट को साफ करते समय समाप्त हो जाता है, कुछ भी नहीं में परिवर्तित हो जाता है।
इग्रेस लॉक-इन को अनदेखा करना। एक क्लाउड से क्रेडिट आपके डेटा को वहां केंद्रित करते हैं। बाद में एक बड़े कॉर्पस को बाहर ले जाना एक बिल है जिसका कोई पूर्वानुमान नहीं लगाता है।
जब फाइन-ट्यूनिंग काम कर सकती है तो प्रशिक्षण। अधिकांश उत्पादों को लगता है कि उन्हें प्रशिक्षण की आवश्यकता है, उन्हें फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता है, और अधिकांश जिन्हें लगता है कि उन्हें फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता है, उन्हें बेहतर पुनर्प्राप्ति की आवश्यकता है। मुफ्त क्रेडिट प्रशिक्षण पाइपलाइन लेने का एक खराब कारण हैं।
विभिन्न परतों में कई अनुदान रखना वह है जो वास्तव में एक मॉडल कंपनी के पहले वर्ष को फंड करता है। AI Perks यह दिखाने के लिए मौजूद है कि कौन से कार्यक्रम खुले हैं और कौन से संयोजन संगत हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मुझे मॉडल प्रशिक्षण के लिए मुफ्त GPU क्रेडिट कैसे मिल सकते हैं?
GPU क्रेडिट क्लाउड प्रदाताओं, चिप विक्रेताओं और विशेषज्ञ कंप्यूट प्लेटफॉर्म से आते हैं, जिनमें लगभग $10,000 से $1,000,000 तक की सीमाएं होती हैं। प्रत्येक कार्यक्रम के पास चरण और धन के आधार पर अपने स्वयं के पात्रता मानदंड होते हैं। खुले कार्यक्रमों की वर्तमान सूची, साथ ही प्रत्येक क्या कवर करता है, getaiperks.com पर ट्रैक की जाती है।
क्या GPU क्रेडिट OpenAI या Anthropic क्रेडिट के समान हैं?
नहीं, और एक रखना दूसरे का विकल्प नहीं है। GPU क्रेडिट आपके द्वारा नियंत्रित हार्डवेयर पर एक्सेलेरेटर घंटों के लिए भुगतान करते हैं। मॉडल क्रेडिट किसी और के API के माध्यम से टोकन के लिए भुगतान करते हैं। एक टीम जो अपने स्वयं के वेट को प्रशिक्षित करती है उसे पहले की आवश्यकता होती है; एक टीम जो एक फ्रंटियर मॉडल को कॉल करती है उसे दूसरे की आवश्यकता होती है।
क्या मैं कई प्रदाताओं से GPU क्रेडिट स्टैक कर सकता हूँ?
आमतौर पर हाँ, क्योंकि प्रत्येक अनुदान एक अलग विक्रेता के बिल पर लागू होता है। क्लाउड, चिप विक्रेता और विशेषज्ञ प्लेटफॉर्म में स्टैकिंग सामान्य पैटर्न है न कि अपवाद। संगतता कार्यक्रम के अनुसार भिन्न होती है, और जो संयोजन काम करते हैं वे getaiperks.com पर सूचीबद्ध हैं।
$50,000 क्रेडिट में कितने GPU घंटे मिलते हैं?
यह पूरी तरह से एक्सेलेरेटर क्लास और क्षेत्र पर निर्भर करता है, और प्रकाशित घंटे की दरें इतनी बार बदलती हैं कि कोई भी निश्चित उत्तर खराब हो जाता है। अधिक उपयोगी फ्रेमिंग ड्यूटी चक्र है: बर्स्टी प्रयोग उस आकार के अनुदान को एक लंबा रास्ता तय करता है, जबकि हमेशा-ऑन मल्टी-GPU क्लस्टर इसे जल्दी से उपभोग करता है।
क्या मुझे अर्हता प्राप्त करने के लिए धन जुटाने की आवश्यकता है?
यह कार्यक्रम के अनुसार भिन्न होता है, और पूरी श्रेणी में कोई एकल बार नहीं है। कुछ कार्यक्रम किसी भी चरण की टीमों के लिए खुले हैं, अन्य निर्णय को आपके समर्थन की ओर भारित करते हैं, और कई टियर चलाते हैं जहां आप बढ़ते ही छत बढ़ जाती है। कार्यक्रमों के बीच मानदंड इतने भिन्न होते हैं कि अनुमान लगाना एक खराब फिल्टर है। वर्तमान प्रति-कार्यक्रम आवश्यकताएं getaiperks.com पर ट्रैक की जाती हैं।
GPU क्रेडिट समाप्त होने पर क्या होता है?
लगभग हर कार्यक्रम में अप्रयुक्त क्रेडिट जब्त कर लिया जाता है, यही कारण है कि सक्रियण समय आवेदन समय से अधिक महत्वपूर्ण है। अनुदान समय-सीमित होते हैं और खिड़की आम तौर पर अनुमोदन पर शुरू होती है। एक वास्तविक प्रशिक्षण कार्यक्रम के विरुद्ध अपने अनुमोदनों को अनुक्रमित करना एक अनुदान खर्च करने और उसे खोने के बीच का अंतर है।
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मॉडल को प्रशिक्षित करें। क्लाउड विक्रेताओं को GPU फंड करने दें।
