AI Perks ให้การเข้าถึงส่วนลด เครดิต และดีลพิเศษสำหรับเครื่องมือ AI บริการคลาวด์ และ API เพื่อช่วยสตาร์ทอัพและนักพัฒนาประหยัดเงิน
สตาร์ทอัพด้านการฝึกโมเดลจะได้รับเครดิต GPU ฟรีได้มากแค่ไหน?
เครดิต GPU ฟรีสำหรับการฝึกโมเดลมีให้จากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ผู้จำหน่ายชิป และแพลตฟอร์มคอมพิวต์เฉพาะทาง โดยมีเพดานที่เผยแพร่ตั้งแต่ประมาณ $10,000 ในระดับเริ่มต้น ไปจนถึง $1,000,000 ในระดับที่ใหญ่ที่สุด ไม่มีโปรแกรมใดโปรแกรมเดียวที่ครอบคลุมงบประมาณการฝึกโมเดลทั้งหมด และทีมที่จัดหาเงินทุนสำหรับการรันจริงจะใช้หลายโปรแกรมพร้อมกันสามหรือสี่โปรแกรม
เพดานด้านล่างนี้คือสิ่งที่ AI Perks ติดตามอยู่ในปัจจุบัน โปรดปฏิบัติต่อแต่ละรายการว่าเป็นเพดานระดับชั้น ไม่ใช่รางวัลเริ่มต้น จำนวนที่คุณได้รับจะขึ้นอยู่กับระยะและเงินทุนสนับสนุนของคุณ ไม่ใช่ขนาดของการฝึกโมเดลของคุณ
| โปรแกรม | เพดานเครดิตที่ติดตาม | เครดิตครอบคลุมอะไร |
|---|---|---|
| โปรแกรม AWS generative AI | สูงสุด $1,000,000 | การใช้งาน AWS โดยรวม: อินสแตนซ์ GPU, การอนุมานโมเดล, พื้นที่จัดเก็บ, การถ่ายโอนข้อมูล |
| Google Cloud for Startups | $1,000 ถึง $350,000 | GCP ทั้งหมด รวมถึงความจุ GPU และ TPU |
| AWS Activate (ทั่วไป) | สูงสุด $300,000 | บริการ AWS ใดก็ได้ รวมถึงอินสแตนซ์ GPU EC2 |
| AWS Trainium | สูงสุด $300,000 | ชิปฝึกโมเดลของ Amazon เอง ผ่านอินสแตนซ์ Trn |
| Modal | สูงสุด $50,000 | การประมวลผล GPU และ CPU แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ คิดค่าบริการเป็นวินาที |
| Together AI | สูงสุด $50,000 | การฝึก, การปรับแต่ง, และการอนุมานโมเดลโอเพนซอร์สที่โฮสต์ |
| Microsoft for Startups Founders Hub | $25,000 ใน Azure | การประมวลผล Azure บวกกับ Azure OpenAI Service |
| Nvidia Inception | สูงสุด $15,000 บวกส่วนลด DGX Cloud | เครดิต, การเข้าถึง GPU, และการสนับสนุนด้านวิศวกรรม |
| Oracle Cloud | $10,000 | การประมวลผล OCI, พื้นที่จัดเก็บ, ระบบเครือข่าย, และ AI ที่จัดการ |
เพดานรวมเฉพาะในชั้นคลาวด์เท่านั้น: เกินกว่า $1,000,000 AI Perks ติดตาม เครดิตมูลค่า 7.7 ล้านดอลลาร์ ใน 194 บริษัท โดยหมวดหมู่การประมวลผลเป็นบล็อกเดี่ยวที่ใหญ่ที่สุด
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
เครดิต GPU มีไว้สำหรับอะไรกันแน่
เครดิต GPU ใช้ซื้อชั่วโมงการเร่งความเร็วบนฮาร์ดแวร์เช่า เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมเมื่อคุณเป็นเจ้าของน้ำหนักโมเดล และเป็นเครื่องมือที่ไม่ถูกต้องเมื่อคุณเรียกใช้ API ของผู้อื่นเท่านั้น
ความแตกต่างนี้จะเป็นตัวตัดสินว่าโปรแกรมใดๆ ด้านบนคุ้มค่ากับการสมัครหรือไม่ เวิร์กโหลดสี่ประเภทที่ใช้ชั่วโมง GPU จริงๆ:
การฝึกโมเดลล่วงหน้าตั้งแต่ต้น หายาก แพง และแทบจะไม่ใช่ทางเลือกแรกที่ถูกต้องสำหรับสตาร์ทอัพ
การฝึกโมเดลล่วงหน้าต่อเนื่อง การนำโมเดลโอเพนเวทมาประมวลผลข้อมูลเฉพาะทาง นี่คือสิ่งที่งานโมเดลที่จริงจังส่วนใหญ่ในระยะเริ่มต้นเกิดขึ้น
การปรับแต่งและปรับแต่งตามความชอบ ราคาถูกเมื่อเทียบกับสองรายการข้างต้น แต่ต้องทำซ้ำ และจำนวนครั้งที่ทำซ้ำคือสิ่งที่ทำให้เกิดค่าใช้จ่าย
การอนุมานที่โฮสต์เองจำนวนมาก เมื่อปริมาณคำขอสูงพอ การให้บริการน้ำหนักโมเดลของคุณเองบน GPU ที่จองไว้จะคุ้มค่ากว่าการคิดค่าบริการต่อโทเค็นผ่าน API
หากผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นเพียงส่วนเสริมของ API ที่ล้ำสมัย สิ่งเหล่านี้จะไม่มีผล และคุณต้องการเครดิตโมเดลแทน ทั้งสองประเภทอยู่เคียงข้างกันที่ getaiperks.com และการสับสนระหว่างสองประเภทนี้เป็นวิธีที่ผู้ก่อตั้งเสียโอกาสในการสมัครบ่อยที่สุด
ต้นทุนการฝึก GPU เป็นอย่างไรเมื่อขยายขนาด
การฝึกโมเดลคิดค่าบริการเป็น GPU-ชั่วโมง ไม่ใช่ผลลัพธ์ ตัวมิเตอร์จะเดินตามเวลาจริงคูณด้วยจำนวนตัวเร่งความเร็ว ไม่ว่าการรันจะลู่เข้า ออกจากเส้นทาง หรือล่มในชั่วโมงที่เก้า
คุณสมบัติห้าประการทำให้การเรียกเก็บเงินนี้แตกต่างจากโครงสร้างต้นทุนอื่นๆ ของสตาร์ทอัพ:
การประมวลผลเพิ่มขึ้นตามจำนวนพารามิเตอร์คูณด้วยโทเค็น การประมาณการที่เป็นที่ยอมรับกันอย่างแพร่หลายคือ FLOPs การฝึกทำงานประมาณหกเท่าของจำนวนพารามิเตอร์คูณด้วยจำนวนโทเค็น ดังนั้นการเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าของทั้งสองอย่างจะทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นประมาณสี่เท่า ไม่ใช่สองเท่า
การใช้งานเป็นตัวคูณที่ซ่อนอยู่ สัดส่วนของ FLOPs ตามทฤษฎีที่การรันสามารถทำได้จริงจะแตกต่างกันไปอย่างมากตามกลยุทธ์การขนาน ขนาดแบทช์ และการเชื่อมต่อ การรันที่ปรับแต่งไม่ดีอาจมีค่าใช้จ่ายเกือบสองเท่าของการรันที่ปรับแต่งมาอย่างดีสำหรับผลลัพธ์ที่เหมือนกัน
การเชื่อมต่อเป็นตัวกำหนดเศรษฐศาสตร์แบบหลายโหนด GPU ราคาถูกที่ไม่มีเครือข่ายระหว่างโหนดที่รวดเร็ว จะไม่ถูกสำหรับการฝึกแบบกระจาย เนื่องจากคลัสเตอร์จะเสียเวลาไปกับการรอเกรเดียนต์
การรันที่ล้มเหลวจะถูกเรียกเก็บเงินเต็มจำนวน ความถี่ในการบันทึกจุดตรวจสอบเป็นการควบคุมต้นทุน ไม่ใช่ความชอบด้านสุขอนามัย
รายการที่ไม่ใช่ GPU ไม่ใช่ข้อผิดพลาดจากการปัดเศษ การจัดเก็บจุดตรวจสอบ การจัดเก็บชุดข้อมูล และการรับส่งข้อมูลระหว่างภูมิภาคหรือระหว่างคลาวด์จะเพิ่มส่วนสำคัญเหนือค่าใช้จ่ายในการเร่งความเร็ว เครดิตคลาวด์ทั่วไปจะรวมสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกัน แต่การให้เฉพาะ GPU จะไม่รวม
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
วิธีเลือกระหว่างผู้ให้บริการเครดิต GPU
จับคู่เครดิตให้เข้ากับรูปแบบเวิร์กโหลดของคุณ ไม่ใช่กับตัวเลขหัวข้อใหญ่ๆ เงินช่วยเหลือ 300,000 ดอลลาร์สำหรับชิปที่คุณไม่สามารถกำหนดเป้าหมายได้นั้นมีค่าน้อยกว่าเงินช่วยเหลือ 50,000 ดอลลาร์ที่คุณสามารถใช้ได้ในสัปดาห์หน้า
| หากเวิร์กโหลดของคุณคือ | รูปแบบเครดิตที่เหมาะสม | สิ่งที่ควรระวัง |
|---|---|---|
| การฝึกโมเดลล่วงหน้าตั้งแต่ต้น | เงินช่วยเหลือจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ที่สุดที่มีให้ | ความจุ ไม่ใช่ยอดคงเหลือเครดิต คือข้อจำกัดที่สำคัญ |
| การฝึกโมเดลล่วงหน้าต่อเนื่อง | ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ หรือชิปแบบกำหนดเอง | ต้นทุนการย้ายออกจาก CUDA |
| การปรับแต่งโมเดลโอเพนซอร์ส | แพลตฟอร์มที่โฮสต์ หรือผู้ให้บริการ GPU เฉพาะทาง | เครดิตหมดอายุก่อนที่ชุดข้อมูลของคุณจะพร้อม |
| การทดลองแบบเป็นช่วงๆ | การประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ คิดค่าบริการเป็นวินาที | GPU ที่เปิดใช้งานตลอดเวลาจะทำให้เครดิตแบบไร้เซิร์ฟเวอร์หมดเร็ว |
| การอนุมานที่โฮสต์เอง | ความจุที่จองไว้ บวกกับโปรแกรมผู้จำหน่าย | วงจรการทำงาน กำหนดจุดคุ้มทุน ไม่ใช่ราคาตั้ง |
| การเรียกใช้ API ที่ล้ำสมัย | เครดิตโมเดล ไม่ใช่เครดิต GPU | การซื้อเลเยอร์ที่ผิดพลาดโดยสิ้นเชิง |
คำถามสามข้อจะช่วยตัดสินใจส่วนใหญ่ได้: สแต็กของคุณถูกล็อกด้วย CUDA หรือไม่ ซึ่งจะลดค่าใช้จ่ายของโปรแกรมชิปแบบกำหนดเองด้วยต้นทุนในการย้าย? ข้อมูลการฝึกของคุณอยู่ที่ไหนแล้ว เนื่องจากมีการคิดค่าบริการการรับส่งข้อมูล? และวงจรการทำงานของคุณเป็นแบบเป็นช่วงๆ หรือต่อเนื่อง ซึ่งจะเป็นตัวตัดสินระหว่างแบบไร้เซิร์ฟเวอร์กับความจุที่จองไว้?
คุณสมบัติสำหรับแต่ละโปรแกรมขึ้นอยู่กับระยะ, เงินทุน, และบางครั้งก็ขึ้นอยู่กับนักลงทุนที่สนับสนุนคุณ เกณฑ์เหล่านี้แสดงไว้ในแต่ละโปรแกรมที่ getaiperks.com
เหตุใดเวลาจึงสำคัญกว่าขนาดเพดาน
โปรแกรมการประมวลผลทำงานตามนาฬิกาสองเรือนที่เป็นอิสระต่อกัน: ระยะเวลาที่การตรวจสอบใช้ และระยะเวลาที่เงินช่วยเหลือมีผลหลังจากได้รับการอนุมัติ การรวมนาฬิกาทั้งสองเป็นนาฬิกาเดียวถือเป็นข้อผิดพลาดในการจัดตารางเวลาที่แพงที่สุดในหมวดหมู่นี้
นาฬิกาการตรวจสอบจะแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละประเภทโปรแกรม โปรแกรมของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่และผู้จำหน่ายชิปที่มีเพดานสูงสุดจะมีรอบการตรวจสอบที่ช้าที่สุด เนื่องจากต้องมีการตัดสินใจโดยมนุษย์และต้องรอคิว โปรแกรมของผู้จำหน่ายฮาร์ดแวร์จะอยู่ตรงกลาง และสิ่งที่พวกเขาควบคุมมักจะเป็นการจัดสรรตัวเร่งความเร็วมากกว่าเงิน ซึ่งในช่วงที่อุปทานมีจำกัดถือเป็นส่วนที่มีค่ามากกว่า แพลตฟอร์มแบบไร้เซิร์ฟเวอร์และการฝึกที่โฮสต์จะอยู่ที่ปลายด้านที่รวดเร็ว ซึ่งการตัดสินใจสามารถเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะมีการกำหนดตารางเวลารันการฝึกเสียอีก
นาฬิกาหมดอายุจะเดินสวนทางกับสัญชาตญาณ เงินช่วยเหลือการประมวลผลทุกรายการจะมีหน้าต่าง และโดยทั่วไปหน้าต่างนี้จะเปิดเมื่อได้รับการอนุมัติ แทนที่จะเป็นการใช้งานครั้งแรก เงินช่วยเหลือที่ได้รับในขณะที่ชุดข้อมูลยังคงอยู่ระหว่างการทำความสะอาด จะใช้เวลาส่วนหนึ่งของอายุการใช้งานในบัญชีที่ไม่ได้ใช้งาน ดังนั้น โปรแกรมที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วจึงเป็นโปรแกรมที่ให้อภัยได้ในการสำรองไว้ และโปรแกรมที่เคลื่อนไหวอย่างช้าๆ จะเป็นโปรแกรมที่ให้อภัยน้อยที่สุดในการรอ
ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงคือขนาดเพดานและมูลค่าที่ใช้งานได้จะแตกต่างกัน เงินช่วยเหลือจำนวนมากที่หมดอายุก่อนที่ชุดข้อมูลจะพร้อมใช้งาน จะมีค่าน้อยกว่าเงินช่วยเหลือจำนวนน้อยที่ได้รับในสัปดาห์ที่คลัสเตอร์พร้อม หมวดหมู่การประมวลผลและโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ getaiperks.com แสดงว่าโปรแกรมใดเปิดใช้งานอยู่ ซึ่งเป็นปัจจัยที่การตัดสินใจด้านเวลาเหล่านี้ขึ้นอยู่จริง
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Lovable Up to $150
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
สิ่งที่ผู้ก่อตั้งเข้าใจผิดเกี่ยวกับเครดิต GPU ฟรี
ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นซ้ำๆ คือการปฏิบัติต่อยอดคงเหลือเครดิตเหมือนกับการจอง GPU จริงๆ แล้วไม่ใช่ เครดิตใช้สำหรับการชำระใบแจ้งหนี้ ความจุในภูมิภาคของคุณจะเป็นตัวตัดสินว่าอินสแตนซ์มีอยู่จริงหรือไม่
ความผิดพลาดห้าประการทำให้ทีมเสียเงินจริง:
การสับสนระหว่างเครดิตกับความจุ ในช่วงที่อุปทานมีจำกัด ข้อจำกัดในการรันการฝึกคือตัวเร่งความเร็วที่มีอยู่ ไม่ใช่งบประมาณ โปรแกรมผู้จำหน่ายที่มาพร้อมกับการจัดสรรจะมีมูลค่ามากกว่าที่ระบุไว้ในมูลค่าเงินดอลลาร์
การไล่ตามตัวเลขหัวข้อที่ใหญ่ที่สุด เงินช่วยเหลือสำหรับชิปที่ไม่ใช่ CUDA จะมีค่าใช้จ่ายในการย้ายออกเป็นสัปดาห์ทางวิศวกรรม บางครั้งการแลกเปลี่ยนนั้นยอดเยี่ยม แต่ก็ไม่เคยฟรี
การสมัครเร็วเกินไป เครดิตมีกำหนดเวลา และเงินช่วยเหลือที่หมดอายุในขณะที่คุณยังคงทำความสะอาดชุดข้อมูลของคุณ จะกลายเป็นศูนย์
การเพิกเฉยต่อการล็อกอิน egress เครดิตจากคลาวด์แห่งหนึ่งจะทำให้ข้อมูลของคุณกระจุกตัวอยู่ที่นั่น การย้ายคลังข้อมูลขนาดใหญ่ออกไปในภายหลังจะเป็นใบแจ้งหนี้ที่ไม่มีใครคาดการณ์ได้
การฝึกเมื่อการปรับแต่งจะเพียงพอ ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ที่คิดว่าต้องฝึกจริงๆ แล้วต้องการเพียงแค่ปรับแต่ง และผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ที่คิดว่าต้องการปรับแต่งจริงๆ แล้วต้องการการดึงข้อมูลที่ดีขึ้น เครดิตฟรีเป็นเหตุผลที่ไม่ดีในการรับกระบวนการฝึก
การถือครองเงินช่วยเหลือหลายรายการในชั้นต่างๆ คือสิ่งที่ใช้ในการจัดหาเงินทุนให้กับปีแรกของบริษัทโมเดล AI Perks มีขึ้นเพื่อแสดงว่าโปรแกรมใดเปิดอยู่ และชุดค่าผสมใดที่เข้ากันได้
คำถามที่พบบ่อย
ฉันจะรับเครดิต GPU ฟรีสำหรับการฝึกโมเดลได้อย่างไร?
เครดิต GPU มาจากผู้ให้บริการคลาวด์ ผู้จำหน่ายชิป และแพลตฟอร์มคอมพิวต์เฉพาะทาง โดยมีเพดานตั้งแต่ประมาณ $10,000 ถึง $1,000,000 แต่ละโปรแกรมมีเกณฑ์คุณสมบัติของตนเองโดยพิจารณาจากระยะและเงินทุน รายการโปรแกรมที่เปิดอยู่ในปัจจุบัน พร้อมข้อมูลว่าแต่ละโปรแกรมครอบคลุมอะไรบ้าง ถูกติดตามอยู่ที่ getaiperks.com
เครดิต GPU เหมือนกับเครดิต OpenAI หรือ Anthropic หรือไม่?
ไม่ และการถือครองอย่างใดอย่างหนึ่งไม่สามารถทดแทนอีกอย่างหนึ่งได้ เครดิต GPU ใช้จ่ายสำหรับชั่วโมงการเร่งความเร็วบนฮาร์ดแวร์ที่คุณควบคุม เครดิตโมเดลใช้จ่ายสำหรับโทเค็นผ่าน API ของผู้อื่น ทีมที่ฝึกน้ำหนักโมเดลของตนเองต้องการอย่างแรก ทีมที่เรียกใช้โมเดลที่ล้ำสมัยต้องการอย่างหลัง
ฉันสามารถรวมเครดิต GPU จากผู้ให้บริการหลายรายได้หรือไม่?
โดยปกติแล้วใช่ เพราะแต่ละเงินช่วยเหลือจะใช้กับใบแจ้งหนี้ของผู้จำหน่ายที่แตกต่างกัน การรวมกันระหว่างคลาวด์ ผู้จำหน่ายชิป และแพลตฟอร์มเฉพาะทางเป็นรูปแบบปกติมากกว่าจะเป็นข้อยกเว้น ความเข้ากันได้แตกต่างกันไปในแต่ละโปรแกรม และชุดค่าผสมที่ใช้งานได้จะแสดงอยู่ที่ getaiperks.com
เครดิต 50,000 ดอลลาร์ ซื้อชั่วโมง GPU ได้กี่ชั่วโมง?
ขึ้นอยู่กับประเภทตัวเร่งความเร็วและภูมิภาคทั้งหมด และอัตราต่อชั่วโมงที่เผยแพร่มักมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งจนการตอบแบบตายตัวจะล้าสมัยอย่างรวดเร็ว กรอบที่ใช้งานได้จริงมากกว่าคือวงจรการทำงาน: การทดลองแบบเป็นช่วงๆ จะยืดเงินช่วยเหลือขนาดนั้นให้ได้มาก ในขณะที่คลัสเตอร์แบบหลาย GPU ที่เปิดตลอดเวลาจะใช้หมดอย่างรวดเร็ว
ฉันต้องระดมทุนก่อนจึงจะมีสิทธิ์หรือไม่?
แตกต่างกันไปในแต่ละโปรแกรม และไม่มีเกณฑ์มาตรฐานเดียวสำหรับทั้งหมวดหมู่ บางโปรแกรมเปิดสำหรับทีมทุกระยะ บางโปรแกรมให้น้ำหนักการตัดสินใจกับเงินทุนสนับสนุนของคุณ และบางโปรแกรมมีหลายระดับที่เพดานจะสูงขึ้นเมื่อคุณเติบโต เกณฑ์มีความแตกต่างกันมากระหว่างโปรแกรมจนการคาดเดาถือเป็นตัวกรองที่ไม่ดี ข้อกำหนดปัจจุบันของแต่ละโปรแกรมถูกติดตามอยู่ที่ getaiperks.com
จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเครดิต GPU หมดอายุ?
เครดิตที่ไม่ได้ใช้จะถูกริบในเกือบทุกโปรแกรม ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมเวลาในการเปิดใช้งานจึงสำคัญกว่าเวลาในการสมัคร เงินช่วยเหลือมีกำหนดเวลา และโดยทั่วไปหน้าต่างจะเริ่มเมื่อได้รับการอนุมัติ การจัดลำดับการอนุมัติของคุณให้สอดคล้องกับตารางการฝึกจริงคือความแตกต่างระหว่างการใช้เงินช่วยเหลือและการสูญเสียไป
สมัครสมาชิกที่ getaiperks.com →
ฝึกโมเดล ให้ผู้จำหน่ายคลาวด์เป็นผู้สนับสนุน GPU
