Schnellstart

Keine vorherige Erfahrung mit GPU oder KI nötig. Dieser Leitfaden bringt dich in 5 Minuten von null zum Laufen von KI.

Schritt 1: Konto erstellen & Guthaben aufladen

1. Gehe zu clore.ai → Registrieren

2. E-Mail bestätigen

3. Gehe zu Konto → Einzahlung

4. Guthaben aufladen über CLORE, BTC, USDT, oder USDC (mindestens ca. 5 $ zum Start)

Schritt 2: Wähle eine GPU

Gehe zum Marktplatz und wähle je nach Aufgabe:

Was ich tun möchte	Minimale GPU	Typisch $/Std.
Mit KI chatten (7B-Modelle)	RTX 3060 12 GB	$0.03–0.07
Mit KI chatten (27–32B-Modelle)	RTX 4090 24GB	$0.14–0.42
Bilder generieren (FLUX)	RTX 3090 24 GB	$0.07–0.21
Videos generieren	RTX 4090 24GB	$0.14–0.42
Musik generieren	Jede GPU mit 4 GB+	$0.03–0.07
Stimmklonung / TTS	RTX 3060 12 GB	$0.03–0.07
Audio transkribieren	RTX 3060 12 GB	$0.03–0.07
Ein Modell feinabstimmen	RTX 4090 24GB	$0.14–0.42
70B+-Modelle ausführen	2× RTX 5090 oder größeres Rig	$0.50–1.54

Wichtig — prüfe mehr als nur die GPU!

• RAM: Mindestens 16 GB+ für die meisten KI-Workloads

• Netzwerk: 500 Mbit/s+ empfohlen (Modelle werden von HuggingFace heruntergeladen)

• Speicher: 50 GB+ freier Speicherplatz für die Modellablage

Kurzanleitung für GPUs

GPU	VRAM	$/GPU/Std.	Ideal für
RTX 3060	12 GB	$0.03–0.07	TTS, Musik, kleine Modelle
RTX 3090	24 GB	$0.07–0.21	Bildgenerierung, 27B-Q4-Modelle
RTX 4090	24 GB	$0.14–0.42	Alles bis 32B, schnelle Inferenz
RTX 5080 / 5070 Ti	16 GB	$0.10–0.62	SDXL, FLUX, 14B-Modelle
RTX 5090	32 GB	$0.25–0.77	27B FP8, 70B quantisiert, am schnellsten
RTX PRO 6000 Blackwell	96GB	$0.92–1.38	Große Modelle auf einer Karte

Preise sind pro GPU pro Stunde und werden abgerechnet pro Minute. A100, H200 und B200 sind nicht auf dem Marktplatz gelistet — diese Kapazität wird verkauft als Bare Metal. Live-Zahlen: GPU-Preise & Verfügbarkeit.

Schritt 3: Bereitstellen

Klicken Sie auf Mieten auf deinem gewählten Server und konfiguriere dann:

• Bestelltyp: On-Demand (fester Preis, garantiert) oder Spot (gebotsbasiert, kann überboten werden; etwa ein Drittel der Server hat einen Preis unter On-Demand)

• Docker-Image: Siehe Rezepte unten

• Ports: Immer einschließen 22/tcp (SSH) + deinen App-Port

• Umgebung: Füge alle benötigten API-Schlüssel hinzu

🚀 Rezepte mit nur einem Klick

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 dem Bereitstellen öffne die HTTP-URL → Konto erstellen → ein Modell auswählen (Llama 4 Scout, Gemma 3, Qwen3.5) → chatten!

Bilderzeugung (ComfyUI)

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

Image: yanwk/comfyui-boot:cu130-slim
Ports: 22/tcp, 8188/http
Umgebung: CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0

Bildgenerierung (Stable Diffusion WebUI)

Klassische UI für Stable Diffusion, SDXL und SD 3.5.

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

LLM-API-Server (vLLM)

Serving in Produktionsqualität 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)

Erstelle komplette Songs mit Gesang — läuft auf jeder 4GB+-GPU!

Ports: 22/tcp, 7860/http

Per SSH einloggen, dann:

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 dein Auftrag gestartet ist:

1. Gehe zu Meine Bestellungen → finde deinen aktiven Auftrag

2. Web-UI: Klicke auf die HTTP-URL (z. B. https://xxx.clorecloud.net)

3. SSH: ssh -p <port> root@<proxy-address>

Der erste Start dauert 5–20 Minuten — der Server lädt KI-Modelle von HuggingFace herunter. HTTP-502-Fehler in dieser Zeit sind normal. Warte und aktualisiere.

Bereitstellen	Typischer Start
Ollama + Open WebUI	3–5 Min.
ComfyUI	10–15 Min.
vLLM	5–15 Min. (hängt von der Modellgröße ab)
SD WebUI	10–20 Min.

Schritt 5: Loslegen

Sobald dein Dienst läuft, sieh dir die Leitfäden für deinen konkreten Anwendungsfall an:

🤖 Sprachmodelle (Chat, Code, Schlussfolgern)

• Ollama — einfachste Modellverwaltung

• Llama 4 Scout — Metas neuestes, 10M Kontext

• Gemma 3 — Googles 27B, das 405B-Modelle schlägt

• Qwen3.5 — schlägt Claude 4.5 in Mathematik (Feb. 2026!)

• DeepSeek-R1 — Chain-of-Thought-Schlussfolgern

• vLLM — produktionsreifer API-Betrieb

🎨 Bildgenerierung

• FLUX.2 Klein — < 0,5 Sek. pro Bild!

• ComfyUI — node-basierte Workflows

• FLUX.1 — höchste Qualität mit LoRA + ControlNet

• Stable Diffusion 3.5 — beste Textdarstellung

🎬 Videogenerierung

• FramePack — nur 6 GB VRAM nötig!

• Wan2.1 — hochwertige T2V + I2V

• LTX-2 — Video MIT Audio

• CogVideoX — Zhipu AIs Videomodell

🔊 Audio & Stimme

• Qwen3-TTS — Stimmklonung, 10+ Sprachen

• WhisperX — Transkription + Sprecherdiarisierung

• Dia TTS — Dialog mit mehreren Sprechern

• Kokoro — winziges TTS, nur 2 GB VRAM

🎵 Musik

• ACE-Step — komplette Songs auf < 4 GB VRAM

💻 KI-Coding

• TabbyML — selbst gehostetes Copilot für 4,50 $/Monat

• Aider — KI-Coding-Assistent im Terminal

🧠 Training

• Unsloth — 2x schneller, 70 % weniger VRAM

• Axolotl — YAML-basiertes Fine-Tuning

💡 Tipps für Anfänger

1. Starte mit Ollama — das ist der einfachste Weg, KI lokal auszuprobieren

2. Die RTX 4090 ist der Sweet Spot — deckt 90 % der Anwendungsfälle für 0,14–0,42 $/Std. ab

3. Nutze Spot-Aufträge für unterbrechbare Experimente — günstiger auf etwa einem Drittel der Server, Median ca. 13 % Rabatt

4. Nutze On-Demand für wichtige Arbeiten — garantiert, ohne Unterbrechungen

5. Lade deine Ausgaben herunter bevor der Auftrag endet — die Dateien werden danach gelöscht

6. Zahle mit CLORE-Token — oft bessere Kurse als Stablecoins

7. Überprüfe RAM und Netzwerk — zu wenig RAM ist die häufigste Ursache für Fehler

Fehlerbehebung

Problem	Lösung
HTTP 502 über längere Zeit	Warte 10–20 Min. beim ersten Start; prüfe RAM ≥ 16 GB
Dienst startet nicht	RAM zu gering (16 GB+ erforderlich) oder VRAM zu klein für das Modell
Langsamer Modell-Download	Beim ersten Durchlauf normal; bevorzugt Server mit 500 Mbit/s+
CUDA-Speicher erschöpft	Verwende ein kleineres Modell oder eine größere GPU; versuche quantisierte Versionen
SSH funktioniert nicht	Prüfe, ob der Port 22/tcp in der Konfiguration ist; warte, bis der Server vollständig gestartet ist

🐍 Python-SDK & CLI (empfohlen)

Lieber Code statt Klicken? Installiere das offizielle SDK:

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 direkt Python verwenden:

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")

→ Vollständiger Python-Quickstart | SDK-Anleitung | CLI-Automatisierung

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