Solución de problemas

Problemas comunes y soluciones para alquileres de GPU en Clore.ai

Problemas comunes y soluciones al alquilar servidores GPU en el mercado de CLORE.AI.

Todos los ejemplos se pueden ejecutar en servidores GPU alquilados a través de CLORE.AI Marketplace.

Esta guía se basa en la documentación técnica de la plataforma CLORE.AI.

Tabla de contenidos

• Problemas al crear pedidos

• Problemas de conexión

• Problemas con el contenedor

• Problemas con la GPU

• Problemas de pago

• Límites de la plataforma

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Problemas al crear pedidos

El pedido falla: "Saldo insuficiente"

Causa: Fondos insuficientes para cubrir la tarifa de creación y el depósito mínimo.

Solución:

• Comprueba tu saldo en la moneda seleccionada (CLORE, BTC o USDT/USDC)

• La tarifa de creación se cobra cuando se crea el pedido

• Recarga tu saldo con suficiente para varias horas de alquiler

El pedido falla: "Servidor no disponible"

Causa: El servidor ya está alquilado o fuera de línea.

Solución:

• Actualiza la página del mercado

• Comprueba el estado del servidor (indicador en línea/fuera de línea)

• Para alquileres Spot: es posible que te hayan superado la oferta

Pedido atascado en estado "Creando"

Causa: El contenedor se está desplegando o ocurrió un error.

Solución:

1. Espera 2-5 minutos (se está descargando la imagen de Docker)

2. Comprueba los registros en Mis Pedidos

3. Las imágenes grandes (10GB+) tardan más en descargarse

4. Si se atasca más de 10 minutos: cancela y vuelve a intentarlo

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Problemas de conexión

No se puede conectar vía SSH

Causa: Puerto no configurado o contenedor no listo.

Lista de comprobación:

1. El puerto 22 debe estar configurado como TCP (no HTTP)

2. El estado del contenedor debe ser Activo (no Creando)

3. Usa el puerto mapeado correcto desde Mis Pedidos

Comando SSH correcto:

ssh -p <MAPPED_PORT> root@<PROXY_ADDRESS>

Dónde <MAPPED_PORT> es el puerto público (p. ej., 45678), NO el puerto 22.

SSH funciona pero la interfaz web no se abre

Causa: Puerto configurado como TCP en lugar de HTTP, o servicio no en ejecución.

Solución:

1. Los puertos de la interfaz web deben configurarse como HTTP (no TCP)

2. El servicio debe escuchar en 0.0.0.0, no en localhost

3. Comprueba los registros: el servicio puede haberse bloqueado al iniciarse

Configuración de puertos correcta:

22/tcp      - Acceso SSH
7860/http   - Interfaz Gradio/WebUI
8000/http   - Servidor API

Error "Conexión rechazada"

Causa: El servicio dentro del contenedor no está en ejecución o escucha en la dirección incorrecta.

Solución:

1. Entra por SSH en el contenedor y comprueba el estado del servicio:

   ps aux | grep python
   netstat -tlnp

2. El servicio debe escuchar en 0.0.0.0, no en 127.0.0.1:

   # Incorrecto:
   python app.py --host 127.0.0.1
   
   # Correcto:
   python app.py --host 0.0.0.0

Error "Conexión agotada"

Causa: Dirección/puerto incorrectos o problemas de red.

Lista de comprobación:

1. Usa la dirección Proxy desde Mis Pedidos (¡no la IP del servidor!)

2. Usa el puerto mapeado (puerto público, no el puerto del contenedor)

3. Usa el protocolo correcto (http:// para puertos HTTP)

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Problemas con el contenedor

El contenedor sigue reiniciándose

Causa: Error en el comando de inicio o recursos insuficientes.

Solución:

1. Comprueba los registros en Mis Pedidos

2. Simplifica el comando de inicio:

   # Malo - un comando largo puede fallar:
   apt update && apt install -y ... && pip install ... && python ...
   
   # Mejor - empieza con un comando simple:
   sleep infinity

3. Luego entra por SSH y configura manualmente

No se puede reiniciar el contenedor

Causa: Periodo de enfriamiento entre reinicios.

Dato: Reiniciar el contenedor tiene un periodo de enfriamiento de 120 segundos de enfriamiento.

Solución: Espera 2 minutos entre intentos de reinicio.

Datos perdidos después del reinicio

Causa: Los datos no están en almacenamiento persistente.

Importante:

• Los datos dentro del contenedor se preservan al reiniciar el contenedor

• Los datos se pierden cuando el pedido se cancela o caduca

• Descarga siempre los resultados antes de terminar el alquiler:

  scp -P <port> root@<proxy>:/workspace/results.tar.gz ./

El comando de inicio no se ejecuta

Causa: Error de sintaxis o problema con la imagen.

Errores comunes:

# Error: espacio extra después de \
apt update && \
apt install -y git   # <-- espacio antes de la siguiente línea

# Correcto:
apt update && \
apt install -y git && \
python app.py

Solución:

1. Usa un inicio sencillo: bash o sleep infinity

2. Configura todo vía SSH

3. O crea una imagen Docker personalizada con el software preinstalado

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Problemas con la GPU

GPU no visible en el contenedor

Comprueba:

nvidia-smi

Si el comando no se encuentra:

• La imagen Docker debe soportar CUDA

• Usa imágenes con soporte CUDA: pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime

Si la GPU no se muestra:

• Verifica que el servidor tenga GPU (comprueba el anuncio en el mercado)

• Contacta al proveedor del servidor

Incompatibilidad de versión de CUDA

Error: La versión del controlador CUDA es insuficiente para la versión del runtime de CUDA

Causa: La versión de CUDA en la imagen es incompatible con el controlador del servidor.

Solución:

• Comprueba la versión del controlador: nvidia-smi (esquina superior derecha)

• Usa una imagen con versión de CUDA compatible

• Opciones seguras: CUDA 11.8, CUDA 12.1

Memoria GPU insuficiente

Error: CUDA fuera de memoria

Soluciones:

1. Usa un modelo más pequeño o cuantización

2. Añade banderas de optimización de memoria:

   • Stable Diffusion: --medvram o --lowvram

   • LLMs: load_in_4bit=True o load_in_8bit=True

3. Liberar memoria: torch.cuda.empty_cache()

4. Alquila un servidor con más VRAM

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Problemas de pago

Monedas admitidas

CLORE.AI admite tres monedas:

• CLORE - token nativo de la plataforma

• BTC - Bitcoin

• USD - stablecoins (si el proveedor lo habilita)

Pedido cancelado: "Superado"

Causa: Alguien ofreció un precio mayor en el mercado Spot.

Solución:

• Usa Bajo demanda para alquiler garantizado

• O aumenta tu oferta Spot

Saldo cobrado pero pedido no creado

Causa: La tarifa de creación se cobra incluso si el pedido falla.

Solución:

• La tarifa de creación suele ser mínima

• Comprueba la razón de la cancelación en el historial

• Contacta con soporte para problemas recurrentes

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Límites de la plataforma

Verificado desde la base de código de CLORE.AI:

Parámetro	Límite
Puertos por pedido	5
Variables de entorno totales	12.288 caracteres (12KB)
Nombre de una sola variable de entorno	128 caracteres
Valor de una sola variable de entorno	1.536 caracteres
Clave SSH	3.072 caracteres
Contraseña SSH	32 caracteres
Token de Jupyter	32 caracteres
Enfriamiento de reinicio de contenedor	120 segundos
Rango de puertos	1-65535
Protocolos de puerto	Solo TCP o HTTP

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Variables de entorno

Usa variables de entorno para acceso SSH y Jupyter:

Variable	Propósito	Longitud máxima
SSH_KEY	Tu clave pública SSH	3.072 caracteres
SSH_PASSWORD	Contraseña SSH	32 caracteres
JUPYTER_TOKEN	Token del notebook Jupyter	32 caracteres

Configuración de ejemplo:

SSH_PASSWORD=mypassword123
JUPYTER_TOKEN=mysecrettoken

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Comandos de diagnóstico

# Comprobar GPU
nvidia-smi

# Comprobar uso de memoria
free -h

# Comprobar espacio en disco
df -h

# Comprobar procesos en ejecución
ps aux | grep python

# Comprobar puertos abiertos
netstat -tlnp

# Comprobar registros de errores recientes
dmesg | tail -50

# Liberar memoria GPU (Python)
import torch
torch.cuda.empty_cache()

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Obtener ayuda

Si el problema persiste:

1. Verifique Documentación de CLORE.AI

2. Describe el problema con registros y capturas de pantalla

3. Incluye el ID del pedido y el ID del servidor