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🎮 GPU Free Hub

Acces GPU gratuit illimite — Cloud + Local + LPU/WSE — 0 EUR total

Admin 🔑 Keys Benchmark Master Tools

--

Providers IA

0 EUR

Cout Total

4

Ollama Local

12GB

VRAM Local

T4-A100

Cloud GPU

⚙️ Mécanique Cascade GPU — Free primaire, RunPod fallback same quality

T0 · Resolver

269 outils · routage intent

→

T1 · CASCADE FREE PRIMAIRE 0€

Cerebras · Groq · SambaNova · NVIDIA-NIM · Gemini · GLM-5
via proxy 8082 (FreeClaudeCode D961)

= baseline qualité

→

T2 · Ollama

S151 (6 mod.) + S204 CPU
local souverain 0€

↓ si capacité/burst/finetune requis ↓

FALLBACK · RunPod RTX A5000 EU-FR-1 — même palier qualité, jamais un downgrade

Lançable à tout moment dès approvisionnement du compte — le routing cascade abstrait le backend (parité qualité garantie). Capacité additionnelle, pas une dégradation.

bash /opt/runpod-launch.sh

balance-gated · auto SSH+secrets.env · idempotent · D961m

📑 Rattaché WTP Master Data : oss-access-masterdata.json — source de vérité canonique (40 services, _meta.gpu = stratégie). Doctrines D961i/m · KB gpu-free-strategy · WTP registry 908 outils.

☁ Cloud GPU Gratuit

📓 Google Colab

T4 16GB / L4 24GB / A100 40GB — ~12h/jour gratuit. Notebooks Python, PyTorch, TF

T4/A100FREE 12H/J

📊 Kaggle

T4 x2 / P100 — 30h/semaine gratuit. Competitions, datasets, notebooks

T4x2FREE 30H/SEM

⚡ Lightning AI

L4 / A10G — 22h/mois gratuit. Studios ML, deploy models

L4/A10GFREE 22H/M

🤗 HuggingFace Spaces

T4 16GB ZeroGPU — Inference endpoints gratuits, Qwen2.5-72B router

T4 16GBWIRE CASCADE

☁ Oracle Cloud

A10 24GB — Always Free tier, VM GPU persistante

A10 24GBALWAYS FREE

🤖 IA Inference Gratuite (LPU/WSE)

⚡ Groq LPU

llama-3.3-70B — Custom LPU chips, <1s, primary cascade

🧠 Cerebras WSE-3

Qwen-3-235B — Wafer-Scale Engine, ultra-rapide

🟢 NVIDIA NIM

Nemotron-49B — UNLIMITED, zero rate-limit, 2-5s

WIRE #3UNLIMITED

💡 SambaNova

DeepSeek-V3.1 — RDU dataflow, free tier (balance 0)

🔶 CF Workers AI

Llama 3.1 8B + DeepSeek R1 32B — GPU edge, 10K neurons/jour

💻 Ollama Local S204 (CPU)

💎 gemma4:e4b

Google 2026 #1 open-source — 9.6GB, function calling, multimodal. Apache 2.0

LOCAL 9.6GBCASCADE #2

💬 qwen3:4b

Alibaba — 2.5GB, rapide, multilingue FR/AR/EN

LOCAL 2.5GBCASCADE #5

🔍 nomic-embed-text

Embeddings RAG — 274MB, Qdrant ingest

📏 all-minilm

Embeddings light — 45MB, fast similarity

LOCAL 45MBSEARCH

🔧 OUTILS INTERNES WEVAL

🧠 Ollama Local

4 modèles (qwen3, gemma4, nomic, minilm)

📊 Qdrant Vectors

16177 vecteurs, 4 collections

⚡ AI Benchmark

14 providers 0€, cascade speed test

🔬 OSS Discovery

Découverte outils open-source

📈 Technology Radar

Veille techno, tendances IA

🗺 Cartographie live