> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-de/erste-schritte/clore-troubleshooting.md). # Fehlerbehebung Häufige Probleme und Lösungen für Clore.ai-GPU-Mieten Häufige Probleme und Lösungen beim Mieten von GPU-Servern auf dem CLORE.AI-Marktplatz. {% hint style="success" %} Alle Beispiele können auf GPU-Servern ausgeführt werden, die gemietet wurden über [CLORE.AI-Marktplatz](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} {% hint style="info" %} Dieser Leitfaden basiert auf der technischen Dokumentation der CLORE.AI-Plattform. {% endhint %} ## Inhaltsverzeichnis * [Probleme bei der Auftragserstellung](#order-creation-issues) * [Verbindungsprobleme](#connection-issues) * [Container-Probleme](#container-issues) * [GPU-Probleme](#gpu-issues) * [Zahlungsprobleme](#payment-issues) * [Plattformgrenzen](#platform-limits) *** ## Probleme bei der Auftragserstellung ### Bestellung schlägt fehl: „Unzureichendes Guthaben“ **Ursache:** Nicht genügend Mittel, um die Erstellungsgebühr und die Mindestanzahlung zu decken. **Lösung:** * Prüfen Sie Ihr Guthaben in der ausgewählten Währung (CLORE, BTC oder USDT/USDC) * Die Erstellungsgebühr wird bei der Erstellung der Bestellung berechnet * Laden Sie Ihr Guthaben so auf, dass es für mehrere Stunden Miete reicht ### Bestellung schlägt fehl: „Server nicht verfügbar“ **Ursache:** Der Server ist bereits vermietet oder offline. **Lösung:** * Aktualisieren Sie die Marktplatzseite * Prüfen Sie den Serverstatus (Online-/Offline-Anzeige) * Bei Spot-Mieten wurden Sie möglicherweise überboten ### Bestellung bleibt im Status „Wird erstellt“ hängen **Ursache:** Der Container wird bereitgestellt oder es ist ein Fehler aufgetreten. **Lösung:** 1. Warten Sie 2–5 Minuten (das Docker-Image wird heruntergeladen) 2. Prüfen Sie die Protokolle in **Meine Bestellungen** 3. Große Images (10 GB+) benötigen länger zum Herunterladen 4. Wenn es länger als 10 Minuten hängen bleibt – abbrechen und erneut versuchen *** ## Verbindungsprobleme ### SSH-Verbindung nicht möglich **Ursache:** Port nicht konfiguriert oder Container noch nicht bereit. **Checkliste:** 1. Port 22 muss als **TCP** (nicht HTTP) 2. Der Containerstatus muss **Aktiv** (nicht Wird erstellt) 3. Verwenden Sie den korrekten zugeordneten Port aus **Meine Bestellungen** **Korrektes SSH-Kommando:** ```bash ssh -p root@ ``` Wobei `` der öffentliche Port ist (z. B. 45678), NICHT Port 22. ### SSH funktioniert, aber die Weboberfläche öffnet sich nicht **Ursache:** Port als TCP statt HTTP gesetzt oder der Dienst läuft nicht. **Lösung:** 1. Ports für die Weboberfläche müssen als **HTTP** (nicht TCP) 2. Der Dienst muss lauschen auf `0.0.0.0`, nicht auf `localhost` 3. Prüfen Sie die Protokolle – der Dienst ist möglicherweise beim Start abgestürzt **Korrekte Portkonfiguration:** ``` 22/tcp - SSH-Zugriff 7860/http - Gradio/WebUI-Oberfläche 8000/http - API-Server ``` ### Fehler „Verbindung verweigert“ **Ursache:** Der Dienst innerhalb des Containers läuft nicht oder hört auf der falschen Adresse. **Lösung:** 1. Per SSH in den Container einloggen und den Dienststatus prüfen: ```bash ps aux | grep python netstat -tlnp ``` 2. Der Dienst muss lauschen auf `0.0.0.0`, nicht auf `127.0.0.1`: ```bash # Falsch: python app.py --host 127.0.0.1 # Richtig: python app.py --host 0.0.0.0 ``` ### Fehler „Zeitüberschreitung der Verbindung“ **Ursache:** Falsche Adresse/Port oder Netzwerkprobleme. **Checkliste:** 1. Verwenden Sie die Proxy-Adresse aus **Meine Bestellungen** (nicht die Server-IP!) 2. Verwenden Sie den zugeordneten Port (öffentlicher Port, nicht Container-Port) 3. Verwenden Sie das richtige Protokoll (http\:// für HTTP-Ports) *** ## Container-Probleme ### Container startet ständig neu **Ursache:** Fehler im Startbefehl oder unzureichende Ressourcen. **Lösung:** 1. Prüfen Sie die Protokolle in **Meine Bestellungen** 2. Startbefehl vereinfachen: ```bash # Schlecht – langer Befehl kann fehlschlagen: apt update && apt install -y ... && pip install ... && python ... # Besser – mit einfachem Befehl starten: sleep infinity ``` 3. Dann per SSH einloggen und manuell konfigurieren ### Container kann nicht zurückgesetzt werden **Ursache:** Abkühlzeit zwischen Zurücksetzungen. **Fakt:** Der Zurücksetzen-Container hat eine **120 Sekunden** Abkühlzeit. **Lösung:** Warten Sie 2 Minuten zwischen den Zurücksetzungsversuchen. ### Daten nach dem Neustart verloren **Ursache:** Daten nicht im persistenten Speicher. **Wichtig:** * Daten im Container werden **beibehalten** beim Zurücksetzen des Containers * Daten gehen **verloren** wenn die Bestellung storniert wird oder abläuft * Laden Sie die Ergebnisse immer herunter, bevor Sie die Miete beenden: ```bash scp -P root@:/workspace/results.tar.gz ./ ``` ### Startbefehl wird nicht ausgeführt **Ursache:** Syntaxfehler oder Problem mit dem Image. **Häufige Fehler:** ```bash # Fehler: zusätzliches Leerzeichen nach \ apt update && \ apt install -y git # <-- Leerzeichen vor der nächsten Zeile # Richtig: apt update && \ apt install -y git && \ python app.py ``` **Lösung:** 1. Einfachen Start verwenden: `bash` oder `sleep infinity` 2. Alles per SSH konfigurieren 3. Oder ein benutzerdefiniertes Docker-Image mit vorinstallierter Software erstellen *** ## GPU-Probleme ### GPU im Container nicht sichtbar **Prüfen:** ```bash nvidia-smi ``` **Wenn der Befehl nicht gefunden wird:** * Docker-Image muss CUDA unterstützen * CUDA-fähige Images verwenden: `pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-runtime` **Wenn die GPU nicht angezeigt wird:** * Prüfen Sie, ob der Server eine GPU hat (Marktplatz-Eintrag prüfen) * Wenden Sie sich an den Serveranbieter ### CUDA-Version stimmt nicht überein **Fehler:** `CUDA-Treiberversion ist für die CUDA-Runtime-Version unzureichend` **Ursache:** Die CUDA-Version im Image ist mit dem Treiber des Servers nicht kompatibel. **Lösung:** * Treiber-Version prüfen: `nvidia-smi` (oben rechts) * Image mit kompatibler CUDA-Version verwenden * Sichere Wahl: CUDA 12.8 (funktioniert auf jeder Karte von Turing bis Blackwell) — siehe [CUDA- & PyTorch-Kompatibilität](/guides/guides_v2-de/erste-schritte/cuda-pytorch-compatibility.md) ### GPU-Speicher erschöpft **Fehler:** `CUDA-Speicher erschöpft` **Lösungen:** 1. Kleineres Modell oder Quantisierung verwenden 2. Flags zur Speicheroptimierung hinzufügen: * Stable Diffusion: `--medvram` oder `--lowvram` * LLMs: `load_in_4bit=True` oder `load_in_8bit=True` 3. Speicher freigeben: `torch.cuda.empty_cache()` 4. Server mit mehr VRAM mieten *** ## Zahlungsprobleme ### Unterstützte Währungen CLORE.AI unterstützt drei Währungen: * **CLORE** - nativer Token der Plattform * **BTC** - Bitcoin * **USD** - Stablecoins (falls vom Anbieter aktiviert) ### Bestellung storniert: „Überboten“ **Ursache:** Jemand hat auf dem Spot-Markt einen höheren Preis geboten. **Lösung:** * Verwende **On-Demand** für garantierte Miete * Oder erhöhen Sie Ihren Spot-Gebotspreis ### Guthaben belastet, aber keine Bestellung erstellt **Ursache:** Die Erstellungsgebühr wird auch dann berechnet, wenn die Bestellung fehlschlägt. **Lösung:** * Die Erstellungsgebühr ist normalerweise minimal * Prüfen Sie den Stornierungsgrund in der Historie * Wenden Sie sich bei wiederkehrenden Problemen an den Support *** ## Plattformgrenzen Aus der CLORE.AI-Codebasis verifiziert: | Parameter | Limit | | --------------------------------------- | -------------------------- | | Ports pro Bestellung | **5** | | Gesamte Umgebungsvariablen | **12.288 Zeichen** (12 KB) | | Name einer einzelnen Umgebungsvariablen | 128 Zeichen | | Wert einer einzelnen Umgebungsvariablen | 1.536 Zeichen | | SSH-Schlüssel | **3.072 Zeichen** | | SSH-Passwort | **32 Zeichen** | | Jupyter-Token | **32 Zeichen** | | Abkühlzeit für Container-Reset | **120 Sekunden** | | Portbereich | 1-65535 | | Portprotokolle | Nur TCP oder HTTP | *** ## Umgebungsvariablen Verwenden Sie Umgebungsvariablen für SSH- und Jupyter-Zugriff: | Variable | Zweck | Maximale Länge | | --------------- | ------------------------------ | -------------- | | `SSH_KEY` | Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel | 3.072 Zeichen | | `SSH_PASSWORD` | SSH-Passwort | 32 Zeichen | | `JUPYTER_TOKEN` | Jupyter-Notebook-Token | 32 Zeichen | **Beispielkonfiguration:** ``` SSH_PASSWORD=mypassword123 JUPYTER_TOKEN=mysecrettoken ``` *** ## Diagnosebefehle ```bash # GPU prüfen nvidia-smi # Speicherverbrauch prüfen free -h # Festplattenspeicher prüfen df -h # Laufende Prozesse prüfen ps aux | grep python # Offene Ports prüfen netstat -tlnp # Letzte Fehlerprotokolle prüfen dmesg | tail -50 # GPU-Speicher leeren (Python) import torch torch.cuda.empty_cache() ``` *** ## Hilfe erhalten Wenn das Problem bestehen bleibt: 1. Prüfe [CLORE.AI-Dokumentation](https://docs.clore.ai/) 2. Beschreiben Sie das Problem mit Protokollen und Screenshots 3. Fügen Sie die Bestell-ID und die Server-ID hinzu --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-de/erste-schritte/clore-troubleshooting.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.