> 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/quickstart.md).

# Schnellstart

{% hint style="success" %}
Keine vorherige GPU- oder KI-Erfahrung nötig. Dieser Leitfaden bringt dich in 5 Minuten von null dazu, KI laufen zu lassen.
{% endhint %}

## Schritt 1: Konto erstellen & Geld einzahlen

1. Gehe zu [clore.ai](https://clore.ai) → **Registrieren**
2. Bestätige deine E-Mail
3. Gehe zu **Konto** → **Einzahlung**
4. Füge Mittel hinzu über **CLORE**, **BTC**, **USDT**, oder **USDC** (mindestens \~5 $ zum Start)

## Schritt 2: Wähle eine GPU

Gehe zum [Marktplatz](https://clore.ai/marketplace) und wähle je nach Aufgabe:

| Was ich tun möchte           | Minimale GPU       | Budget/Tag |
| ---------------------------- | ------------------ | ---------- |
| Mit KI chatten (7B-Modelle)  | RTX 3060 12GB      | \~$0.15    |
| Mit KI chatten (32B-Modelle) | RTX 4090 24GB      | \~$0.50    |
| Bilder generieren (FLUX)     | RTX 3090 24GB      | \~$0.30    |
| Videos generieren            | RTX 4090 24GB      | \~$0.50    |
| Musik generieren             | Beliebige GPU 4GB+ | \~$0.15    |
| Stimmenklonen / TTS          | RTX 3060 6GB+      | \~$0.15    |
| Audio transkribieren         | RTX 3060 8GB+      | \~$0.15    |
| Ein Modell feinabstimmen     | RTX 4090 24GB      | \~$0.50    |
| 70B+ Modelle ausführen       | A100 80GB          | \~$2.00    |

{% hint style="danger" %}
**Wichtig — prüfe mehr als nur die GPU!**

* **RAM:** Mindestens 16GB für die meisten KI-Workloads
* **Netzwerk:** Empfohlen 500Mbps+ (Modelle werden von HuggingFace heruntergeladen)
* **Festplatte:** 50GB+ freier Speicher für Modellspeicherung
  {% endhint %}

### Schnelle GPU-Anleitung

| GPU           | VRAM | Preis           | Sweet Spot für                   |
| ------------- | ---- | --------------- | -------------------------------- |
| **RTX 3060**  | 12GB | 0,15–0,30 $/Tag | TTS, Musik, kleine Modelle       |
| **RTX 3090**  | 24GB | 0,30–1,00 $/Tag | Bildgenerierung, 32B-Modelle     |
| **RTX 4090**  | 24GB | 0,50–2,00 $/Tag | Alles bis 35B, schnelle Inferenz |
| **RTX 5090**  | 32GB | 1,50–3,00 $/Tag | 70B quantisiert, am schnellsten  |
| **A100 80GB** | 80GB | 2,00–4,00 $/Tag | 70B FP16, ernsthaftes Training   |
| **H100 80GB** | 80GB | 3,00–6,00 $/Tag | 400B+ MoE-Modelle                |

## Schritt 3: Bereitstellen

Klicke **Mieten** bei deinem gewählten Server, dann konfiguriere:

* **Bestelltyp:** On-Demand (garantiert) oder Spot (30–50 % günstiger, kann unterbrochen werden)
* **Docker-Image:** Siehe Rezepte unten
* **Ports:** Immer einschließen `22/tcp` (SSH) + dein App-Port
* **Umgebung:** Füge alle benötigten API-Keys hinzu

### 🚀 Ein-Klick-Rezepte

#### Mit KI chatten (Ollama + Open WebUI)

Der einfachste Weg, lokale KI auszuführen — ChatGPT-ähnliche Oberfläche mit jedem offenen Modell.

```
Image: ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
Ports: 22/tcp, 8080/http
```

Nach der Bereitstellung öffne die HTTP-URL → Konto erstellen → ein Modell wählen (Llama 4 Scout, Gemma 3, Qwen3.5) → chatten!

#### Bildgenerierung (ComfyUI)

Node-basierter Workflow für FLUX, Stable Diffusion und mehr.

```
Image: yanwk/comfyui-boot:cu126-slim
Ports: 22/tcp, 8188/http
Umgebung: CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
```

#### Bildgenerierung (Stable Diffusion WebUI)

Klassische Oberfläche für Stable Diffusion, SDXL und SD 3.5.

```
Image: universonic/stable-diffusion-webui:latest
Ports: 22/tcp, 8080/http
```

#### LLM API Server (vLLM)

Produktionsreife Bereitstellung mit OpenAI-kompatibler API.

```
Image: vllm/vllm-openai:latest
Ports: 22/tcp, 8000/http
Befehl: vllm serve Qwen/Qwen3.5-9B-Instruct --host 0.0.0.0 --max-model-len 8192
```

#### Musikgenerierung (ACE-Step)

Erzeuge komplette Songs mit Gesang — funktioniert auf jeder GPU mit 4GB+!

```
Ports: 22/tcp, 7860/http
```

Per SSH einloggen, dann:

```bash
git clone https://github.com/ACE-Step/ACE-Step-1.5.git && cd ACE-Step-1.5
pip install -r requirements.txt
python app.py --port 7860 --listen 0.0.0.0
```

## Schritt 4: Verbinden

Nachdem deine Bestellung gestartet ist:

1. Gehe zu **Meine Bestellungen** → finde deine aktive Bestellung
2. **Web UI:** Klicke die HTTP-URL (z. B., `https://xxx.clorecloud.net`)
3. **SSH:** `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

{% hint style="warning" %}
**Erster Start dauert 5–20 Minuten** — der Server lädt KI-Modelle von HuggingFace herunter. HTTP-502-Fehler in dieser Zeit sind normal. Warten und aktualisieren.
{% endhint %}

| Bereitstellen       | Typischer Startvorgang                  |
| ------------------- | --------------------------------------- |
| Ollama + Open WebUI | 3–5 min                                 |
| ComfyUI             | 10–15 min                               |
| vLLM                | 5–15 min (abhängig von der Modellgröße) |
| SD WebUI            | 10–20 min                               |

## Schritt 5: Beginne zu erstellen

Sobald dein Service läuft, erkunde die Guides für deinen speziellen Anwendungsfall:

### 🤖 Sprachmodelle (Chat, Code, Schlussfolgerungen)

* [**Ollama**](/guides/guides_v2-de/sprachmodelle/ollama.md) — einfachstes Modellmanagement
* [**Llama 4 Scout**](/guides/guides_v2-de/sprachmodelle/llama4.md) — Metas neuestes, 10M Kontext
* [**Gemma 3**](/guides/guides_v2-de/sprachmodelle/gemma3.md) — Googles 27B, das 405B-Modelle schlägt
* [**Qwen3.5**](/guides/guides_v2-de/sprachmodelle/qwen35.md) — schlug Claude 4.5 in Mathe (Feb 2026!)
* [**DeepSeek-R1**](/guides/guides_v2-de/sprachmodelle/deepseek-r1.md) — Chain-of-Thought-Reasoning
* [**vLLM**](/guides/guides_v2-de/sprachmodelle/vllm.md) — Produktions-API-Bereitstellung

### 🎨 Bildgenerierung

* [**FLUX.2 Klein**](/guides/guides_v2-de/bildgenerierung/flux2-klein.md) — < 0,5 Sek. pro Bild!
* [**ComfyUI**](/guides/guides_v2-de/bildgenerierung/comfyui.md) — node-basierte Workflows
* [**FLUX.1**](/guides/guides_v2-de/bildgenerierung/flux.md) — höchste Qualität mit LoRA + ControlNet
* [**Stable Diffusion 3.5**](/guides/guides_v2-de/bildgenerierung/stable-diffusion-3-5.md) — beste Textdarstellung

### 🎬 Videogenerierung

* [**FramePack**](/guides/guides_v2-de/video-generierung/framepack.md) — nur 6GB VRAM nötig!
* [**Wan2.1**](/guides/guides_v2-de/video-generierung/wan-video.md) — hochwertige T2V + I2V
* [**LTX-2**](/guides/guides_v2-de/video-generierung/ltx-video-2.md) — Video MIT Audio
* [**CogVideoX**](/guides/guides_v2-de/video-generierung/cogvideox.md) — Zhipu AIs Videomodell

### 🔊 Audio & Stimme

* [**Qwen3-TTS**](/guides/guides_v2-de/audio-and-sprache/qwen3-tts.md) — Stimmenklonen, 10+ Sprachen
* [**WhisperX**](/guides/guides_v2-de/audio-and-sprache/whisperx.md) — Transkription + Sprecher-Diarisation
* [**Dia TTS**](/guides/guides_v2-de/audio-and-sprache/dia-tts.md) — Mehrsprecher-Dialog
* [**Kokoro**](/guides/guides_v2-de/audio-and-sprache/kokoro-tts.md) — winzige TTS, nur 2GB VRAM

### 🎵 Musik

* [**ACE-Step**](/guides/guides_v2-de/musikgenerierung/ace-step.md) — komplette Songs mit < 4GB VRAM

### 💻 KI-Coding

* [**TabbyML**](/guides/guides_v2-de/ki-coding-tools/tabby.md) — selbstgehosteter Copilot für 4,50 $/Monat
* [**Aider**](/guides/guides_v2-de/ki-coding-tools/aider.md) — Terminal-KI-Coding-Assistent

### 🧠 Training

* [**Unsloth**](/guides/guides_v2-de/training/unsloth-finetune.md) — 2x schneller, 70% weniger VRAM
* [**Axolotl**](/guides/guides_v2-de/training/axolotl-training.md) — YAML-basierte Feinabstimmung

## 💡 Tipps für Anfänger

1. **Fange mit Ollama an** — es ist der einfachste Weg, KI lokal auszuprobieren
2. **RTX 4090 ist der Sweet Spot** — deckt 90 % der Anwendungsfälle für 0,50–2 $/Tag ab
3. **Verwende Spot-Bestellungen** für Experimente — 30–50 % günstiger
4. **Verwende On-Demand** für wichtige Arbeiten — garantiert, keine Unterbrechungen
5. **Lade deine Ergebnisse herunter** bevor die Bestellung endet — Dateien werden danach gelöscht
6. **Zahle mit dem CLORE-Token** — oft bessere Tarife als Stablecoins
7. **Prüfe RAM und Netzwerk** — zu wenig RAM ist die Hauptursache für Fehler

## Fehlerbehebung

| Problem                    | Lösung                                                                                                |
| -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| HTTP 502 über längere Zeit | Warte 10–20 Min. beim ersten Start; prüfe RAM ≥ 16GB                                                  |
| Dienst startet nicht       | RAM zu niedrig (mind. 16GB) oder VRAM zu klein für das Modell                                         |
| Langsamer Modelldownload   | Normal beim ersten Lauf; vorzugsweise Server mit 500Mbps+ wählen                                      |
| CUDA: nicht genug Speicher | Verwende ein kleineres Modell oder eine größere GPU; versuche quantisierte Versionen                  |
| Kein SSH möglich           | Prüfe, ob der Port `22/tcp` in der Konfiguration ist; warte, bis der Server vollständig gestartet ist |

## 🐍 Python SDK & CLI (Empfohlen)

Bevorzugst du Code statt Klicken? Installiere das offizielle SDK:

```bash
pip install clore-ai
clore search --gpu "RTX 4090" --max-price 5.0
clore deploy 123 --image cloreai/ubuntu22.04-cuda12 --type on-demand --currency bitcoin --ssh-password mypass --port 22:tcp
clore ssh 456
```

Oder nutze Python direkt:

```python
from clore_ai import CloreAI

client = CloreAI()
servers = client.marketplace(gpu="RTX 4090", max_price_usd=5.0)
order = client.create_order(server_id=servers[0].id, image="cloreai/ubuntu22.04-cuda12", type="on-demand", currency="bitcoin")
```

→ [Vollständiges Python-Quickstart](/guides/guides_v2-de/erste-schritte/python-quickstart.md) | [SDK-Anleitung](/guides/guides_v2-de/erweitert/python-sdk.md) | [CLI-Automatisierung](/guides/guides_v2-de/erweitert/cli-automation.md)

## Brauchst du Hilfe?

* 📖 [Vollständiger Troubleshooting-Guide](/guides/guides_v2-de/erste-schritte/clore-troubleshooting.md)
* 📊 [GPU-Vergleichsdiagramm](/guides/guides_v2-de/erste-schritte/gpu-comparison.md)
* 💰 [Preisreferenz](/guides/guides_v2-de/erste-schritte/pricing.md)
* 💬 [Discord](https://discord.com/invite/clore-ai)
* 💬 [Telegram](https://t.me/clorechat)
* 📧 <support@clore.ai>


---

# 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:

```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-de/quickstart.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
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.