Skip to content

Claude Code FREE Forever — Kaggle 2xGPU + 5 Models, Zero Dollars, No API Key!

By Axe AI Lab

17 мин видео·ru··1223 views

Это пересказ, составленный ИИ, — видео канала Axe AI Lab длительностью 17 мин «Claude Code FREE Forever — Kaggle 2xGPU + 5 Models, Zero Dollars, No API Key!», опубликовано 12 мая 2026 г.. Полная расшифровка сжата до 10 тезисов с переходом по таймкодам.

Пересказ

Видео демонстрирует, как бесплатно использовать графические процессоры Cloud A100 для запуска веб-сервера Llama на Kaggle, даже на маломощных системах, используя бесплатные API-провайдеры и Cloud Play AI workers.

Тезисы

  • Импортируйте предварительно настроенный ноутбук, предоставленный автором, и запустите сессию, чтобы получить временный компьютер с мощными GPU A100 (например, 2x 15 ГБ VRAM и 13 ГБ RAM) для непрерывной работы до 12 часов. 
  • Первым шагом является установка Cloud Port CLI через командную строку (CMD, PowerShell или Mac), что позволяет взаимодействовать с облачными ресурсами. 
  • Затем необходимо зарегистрироваться или войти на Kaggle.com и пройти верификацию по электронной почте и телефону, чтобы получить доступ к бесплатным GPU. 
  • После верификации создайте новый ноутбук на Kaggle, перейдите в настройки и убедитесь, что опции GPU включены, что предоставляет 30 бесплатных часов GPU в неделю. 
  • Запустите первую ячейку для импорта необходимых библиотек, а затем вторую ячейку для запуска сервера Llama и загрузки модели GLM размером около 19 ГБ. 
  • Выполните четвертую ячейку для проверки доступных GPU и загрузки модели в память GPU, что занимает несколько минут и использует несколько графических процессоров. 
  • Скопируйте сгенерированный URL-адрес API из запущенного ноутбука и вставьте его в файл settings.json в папке .log в каталоге пользователя, чтобы настроить локальный API. 
  • Откройте командную строку в тестовой папке и введите «llama», чтобы запустить локальный API, который будет использовать удаленный GPU Kaggle для обработки запросов. 
  • Продемонстрируйте ввод запросов и получение ответов, показывая, как модель генерирует файлы и использует ресурсы GPU. 
  • После завершения работы остановите сессию на Kaggle, нажав кнопку «Stop», а затем «Restart and clear cell outputs», чтобы подготовить ноутбук к следующему использованию. 
Claude Code FREE Forever — Kaggle 2xGPU + 5 Models, Zero Dollars, No API Key!

Claude Code FREE Forever — Kaggle 2xGPU + 5 Models, Zero Dollars, No API Key!

Видео демонстрирует, как бесплатно использовать графические процессоры Cloud A100 для запуска веб-сервера Llama на Kaggle, даже на маломощных системах, используя бесплатные API-провайдеры и Cloud Play AI workers.

Тезисы

—Импортируйте предварительно настроенный ноутбук, предоставленный автором, и запустите сессию, чтобы получить временный компьютер с мощными GPU A100 (например, 2x 15 ГБ VRAM и 13 ГБ RAM) для непрерывной работы до 12 часов.
—Первым шагом является установка Cloud Port CLI через командную строку (CMD, PowerShell или Mac), что позволяет взаимодействовать с облачными ресурсами.
—Затем необходимо зарегистрироваться или войти на Kaggle.com и пройти верификацию по электронной почте и телефону, чтобы получить доступ к бесплатным GPU.
—После верификации создайте новый ноутбук на Kaggle, перейдите в настройки и убедитесь, что опции GPU включены, что предоставляет 30 бесплатных часов GPU в неделю.
—Запустите первую ячейку для импорта необходимых библиотек, а затем вторую ячейку для запуска сервера Llama и загрузки модели GLM размером около 19 ГБ.
—Выполните четвертую ячейку для проверки доступных GPU и загрузки модели в память GPU, что занимает несколько минут и использует несколько графических процессоров.
—Скопируйте сгенерированный URL-адрес API из запущенного ноутбука и вставьте его в файл settings.json в папке .log в каталоге пользователя, чтобы настроить локальный API.
—Откройте командную строку в тестовой папке и введите «llama», чтобы запустить локальный API, который будет использовать удаленный GPU Kaggle для обработки запросов.
—Продемонстрируйте ввод запросов и получение ответов, показывая, как модель генерирует файлы и использует ресурсы GPU.
—После завершения работы остановите сессию на Kaggle, нажав кнопку «Stop», а затем «Restart and clear cell outputs», чтобы подготовить ноутбук к следующему использованию.
Пересказ любого видео — бесплатно
Summarizer.tube
Копировать всё
Ссылка
В закладки

Пересказ любого видео с YouTube — бесплатно

Вы только что прочитали пересказ этого видео. Вставьте ссылку на любое другое — получите тезисы с таймкодами за секунды. Без регистрации, 5 в день бесплатно.

Ещё материалы

Другие пересказы

2 ч 38 мин

CustDev.me | Воркшоп #2 Сегментация на основе глубинных интервью + делаем сценарий, ищем людей

Ivan Zamesinru

Видео представляет собой подробный тренинг по разработке эффективных бизнес-стратегий, методологиям CustDev, сегментации клиентов (ABCDX), проведению глубинных интервью и вовлечению команды в процесс

4 мин

Communism vs. Socialism: What's The Difference?

NowThisru

Видео объясняет различия между коммунизмом и социализмом, основываясь на теориях Карла Маркса, уточняя, что истинно коммунистических стран никогда не существовало, а социализм является предшественнико

1 ч 28 мин

Время — не то, чем кажется | ALI

ALIru

Видео исследует природу времени, законы физики, которые его описывают, и парадоксы, связанные с его восприятием, предлагая радикальную теорию Ричарда Мюллера о том, что настоящее — это физическая гран

4 мин

Intro - Business Ethics and Social Responsibility (CU1 M2)

Brian Daigleru

Это видео знакомит с деловой этикой и социальной ответственностью, различая этические дилеммы и решения, объясняя, как компании могут поощрять этичное поведение, и подчеркивая важность балансирования