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Instalación en Ubuntu

Requisitos del servidor

El servidor (o equipo – en este contexto los términos son casi intercambiables) debe estar equipado con GPUs NVIDIA, ya que actualmente no se admite AMD. El espacio mínimo en disco requerido es de 32 GB; para mayor fiabilidad se recomienda usar un SSD en lugar de una unidad flash. Se requiere un mínimo de 8 GB de RAM, pero 16 GB proporcionarán mayor estabilidad. En cuanto a la CPU, el sistema puede funcionar con un Celeron en socket 1151, pero para un rendimiento más eficiente considere usar una CPU como la i7-6700.

Antes de continuar, se recomienda encarecidamente desactivar cualquier overclocking, incluido el límite de potencia (PL), y restablecer las GPUs a la configuración de fábrica. Después, ponga el sistema a prueba de estrés para comprobar la estabilidad, por ejemplo probando las GPUs con el algoritmo kawpow y cargando la CPU. Controle las temperaturas y asegúrese de que todo funcione de forma estable.

Si el sistema funciona de manera estable y las temperaturas están dentro de un rango seguro, continúe con el siguiente paso de las instrucciones. Si las temperaturas son demasiado altas o se producen errores, solucione estos problemas primero – por ejemplo, mejorando la refrigeración o depurando – y asegure una operación estable antes de continuar.

SO y controladores recomendados

Sistema operativo

  • Ubuntu 22.04 LTS — recomendado, mejor compatibilidad con controladores GPU

  • Ubuntu 24.04 LTS — compatible, pero los kernels 6.16+ pueden tener problemas con ramas de controladores más antiguas (R550 y anteriores)

Controladores NVIDIA

Rama
Versión
Compatibilidad CUDA
Recomendado para

R580 (LTSB)

580.126.18

Hasta CUDA 12.8

La mayoría de GPUs, estabilidad a largo plazo

R590

590.48.01

Hasta CUDA 13.1

Serie RTX 50, características más recientes

Instale el controlador recomendado:

sudo apt install nvidia-driver-580

O para la serie RTX 50:

CUDA Toolkit (para cargas de trabajo ML/AI)

Los arrendatarios que ejecutan cargas ML esperan CUDA. Versiones recomendadas:

Versión de CUDA
Controlador mínimo
Estado

CUDA 12.8

R570+

Estable, amplio soporte del ecosistema

CUDA 13.1

R590+

Última, optimizada para la serie RTX 50

La mayoría de las imágenes Docker incluyen su propio runtime de CUDA, por lo que los anfitriones no siempre necesitan instalar el CUDA Toolkit a nivel del sistema. Sin embargo, tener controladores compatibles es esencial.

Registro y adición del servidor

1. Vaya al sitio webarrow-up-right, regístrese, inicie sesión y navegue hasta el mercado:

2. Agregar un servidor: Hay dos formas de agregar un servidor:

Método 1: Vaya a la sección "Mis servidores" y haga clic en el botón "+Agregar servidor". Introduzca el nombre del servidor y haga clic en "Siguiente."

Después de añadirlo, el servidor aparecerá marcado con un círculo rojo, lo que significa que está inactivo. Lo activaremos más adelante, pero por ahora haga clic en el servidor creado para obtener una clave – la necesitará más tarde.

3. Ejecute las actualizaciones en secuencia:

4. Instale las dependencias:

5. Cambie a modo superusuario:

6. Instale el software:

Si el sistema informa que git falta, instálelo con:

Luego vuelva a intentar la instalación.

Si encuentra un error de gpg , use:

Después, ejecute de nuevo la instalación.

7. Active el servidor:

Reemplace <token> con la clave obtenida anteriormente.

Si un error indica que falta una carpeta o archivo, la instalación probablemente no se completó correctamente y la carpeta clore-hosting no se creó. En este caso, repita la instalación.

8. Finalizar:

Reinicie el equipo, espere un momento y actualice la página del marketplace. Si todo se configuró correctamente, el servidor aparecerá marcado con un círculo verde.

Cómo deshabilitar todos los servicios instalados

Si necesita desactivar todo lo instalado anteriormente:

  1. Deshabilite los servicios:

  2. Reinicie el sistema:

Cómo volver a habilitar los servicios

Para volver a habilitar los servicios:

  1. Habilite los servicios:

  2. Reinicie el sistema:

Eliminando el token instalado previamente

Para eliminar el token, use el comando:

El archivo que contiene el token se encuentra en:

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