Доступные образы Docker

При аренде GPU-сервера на Clore.ai вы можете выбрать из предварительно настроенных образов Docker или использовать свой собственный.

Предустановленные образы

Общие назначения

Образ	Описание	Включено
Ubuntu Jupyter	Чистая Ubuntu с Jupyter Notebook	Python, CUDA, Jupyter
PyTorch	Готово для глубокого обучения	PyTorch, CUDA, cuDNN
TensorFlow	ML-фреймворк от Google	TensorFlow, CUDA, Keras

Специально для AI/ML

Образ	Описание	Сценарий использования
Stable Diffusion WebUI	AUTOMATIC1111 WebUI	Генерация изображений
ComfyUI	Узловой интерфейс для SD	Продвинутые рабочие процессы с изображениями
Text Generation WebUI	Интерфейс Oobabooga	Инференс LLM
Ollama	Запуск LLM локально	Развёртывание LLM
vLLM	Высокопроизводительная подача LLM	LLM для продакшена

Майнинг

Образ	Описание
Clore Mining	Преднастроено для майнинга
Совместимо с HiveOS	Для интеграции с HiveOS

Выбор образа

1. Перейдите в Рынок

2. Найдите сервер

3. Нажмите Арендовать

4. В форме заказа выберите Docker Image в выпадающем списке

5. При необходимости настройте порты

6. Отправить заказ

Использование собственных образов Docker

Вы можете указать любой публичный образ Docker из Docker Hub или других регистров.

Формат

registry/image:tag

Примеры

pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime
nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04
huggingface/transformers-pytorch-gpu:latest

Требования к собственным образам

• Должен быть общедоступным (или использовать аутентификацию)

• Должен быть совместим с NVIDIA GPU

• Базироваться на образах с поддержкой CUDA для доступа к GPU

Настройка портов

При создании заказа вы можете открыть порты для ваших приложений:

Порт	Распространённое использование
22	SSH (обычно преднастроен)
8888	Jupyter Notebook
7860	Приложения Gradio (SD WebUI и т. п.)
3000	Веб-приложения
8080	HTTP-сервисы

Установка пользовательских портов

В форме заказа укажите порты для открытия:

8888,7860,3000

Переменные окружения

Вы можете передать переменные окружения в ваш контейнер:

HF_TOKEN=your_token
MODEL_NAME=llama-7b

Постоянное хранилище

• Данные в /workspace как правило, сохраняются в течение аренды

• Другие директории могут быть сброшены при перезапуске контейнера

• Всегда делайте резервные копии важных данных внешне

Рекомендации

1. Выбирайте подходящий образ - Используйте предварительно настроенные образы, когда это возможно

2. Проверьте версию CUDA - Убедитесь в совместимости с вашей нагрузкой

3. Открывайте только необходимые порты - Для безопасности

4. Используйте переменные окружения - Для конфигурации, а не для секретов

5. Сначала тестируйте локально - Убедитесь, что ваш собственный образ работает до аренды

Устранение неполадок

Образ не запускается

• Проверьте, существует ли образ и является ли он публичным

• Проверьте совместимость с CUDA/GPU

• Проверьте логи контейнера через SSH

GPU недоступен в контейнере

• Убедитесь, что образ совместим с NVIDIA

• Проверьте драйверы NVIDIA: nvidia-smi

• Проверьте установку CUDA: nvcc --version

Не удаётся получить доступ к открытым портам

• Подождите, пока контейнер полностью не запустится

• Проверьте, работает ли сервис внутри контейнера

• Проверьте настройки брандмауэра/безопасности