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# Solución de problemas

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

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

{% hint style="success" %}
Todos los ejemplos se pueden ejecutar en servidores GPU alquilados a través de [Marketplace de CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

{% hint style="info" %}
Esta guía se basa en la documentación técnica de la plataforma CLORE.AI.
{% endhint %}

## Índice

* [Problemas al crear pedidos](#order-creation-issues)
* [Problemas de conexión](#connection-issues)
* [Problemas de contenedor](#container-issues)
* [Problemas de GPU](#gpu-issues)
* [Problemas de pago](#payment-issues)
* [Límites de la plataforma](#platform-limits)

***

## Problemas al crear pedidos

### El pedido falla: "Saldo insuficiente"

**Causa:** No hay suficientes fondos para cubrir la comisión de creación y el depósito mínimo.

**Solución:**

* Verifica tu saldo en la moneda seleccionada (CLORE, BTC o USDT/USDC)
* La comisión 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, puede que te hayan superado la oferta

### El pedido se queda 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. Revisa los registros en **Mis pedidos**
3. Las imágenes grandes (10 GB+) tardan más en descargarse
4. Si se queda atascado más de 10 minutos, cancela y vuelve a intentarlo

***

## Problemas de conexión

### No se puede conectar vía SSH

**Causa:** El puerto no está configurado o el contenedor no está listo.

**Lista de verificación:**

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 asignado correcto de **Mis pedidos**

**Comando SSH correcto:**

```bash
ssh -p <PUERTO_ASIGNADO> root@<DIRECCIÓN_PROXY>
```

Donde `<PUERTO_ASIGNADO>` es el puerto público (por ejemplo, 45678), NO el puerto 22.

### SSH funciona, pero la interfaz web no se abre

**Causa:** El puerto está configurado como TCP en lugar de HTTP, o el servicio no se está ejecutando.

**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. Revisa los registros: es posible que el servicio se haya bloqueado al iniciarse

**Configuración correcta de puertos:**

```
22/tcp      - acceso SSH
7860/http   - interfaz Gradio/WebUI
8000/http   - servidor API
```

### Error de "Conexión rechazada"

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

**Solución:**

1. Conéctate por SSH al contenedor y revisa el estado del servicio:

   ```bash
   ps aux | grep python
   netstat -tlnp
   ```
2. El servicio debe escuchar en `0.0.0.0`, no en `127.0.0.1`:

   ```bash
   # Incorrecto:
   python app.py --host 127.0.0.1

   # Correcto:
   python app.py --host 0.0.0.0
   ```

### Error de "Tiempo de espera agotado"

**Causa:** Dirección/puerto incorrectos o problemas de red.

**Lista de verificación:**

1. Usa la dirección Proxy de **Mis pedidos** (¡no la IP del servidor!)
2. Usa el puerto asignado (puerto público, no el puerto del contenedor)
3. Usa el protocolo correcto (http\:// para puertos HTTP)

***

## Problemas de contenedor

### El contenedor se reinicia constantemente

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

**Solución:**

1. Revisa los registros en **Mis pedidos**
2. Simplifica el comando de inicio:

   ```bash
   # Malo: el comando largo puede fallar:
   apt update && apt install -y ... && pip install ... && python ...

   # Mejor: empieza con un comando simple:
   sleep infinity
   ```
3. Luego conéctate por SSH y configura manualmente

### No se puede reiniciar el contenedor

**Causa:** Periodo de espera entre reinicios.

**Hecho:** Reiniciar el contenedor tiene un **120 segundos** de espera.

**Solución:** Espera 2 minutos entre intentos de reinicio.

### Datos perdidos después de reiniciar

**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 expira
* Descarga siempre los resultados antes de finalizar el alquiler:

  ```bash
  scp -P <puerto> root@<proxy>:/workspace/results.tar.gz ./
  ```

### El comando de inicio no se ejecuta

**Causa:** Error de sintaxis o problema con la imagen.

**Errores comunes:**

```bash

# 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 simple: `bash` o `sleep infinity`
2. Configura todo vía SSH
3. O crea una imagen Docker personalizada con el software preinstalado

***

## Problemas de GPU

### La GPU no es visible en el contenedor

**Verifica:**

```bash
nvidia-smi
```

**Si el comando no se encuentra:**

* La imagen de Docker debe ser compatible con CUDA
* Usa imágenes con CUDA habilitado: `pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-runtime`

**Si la GPU no se muestra:**

* Verifica que el servidor tenga GPU (comprueba el anuncio del mercado)
* Contacta al proveedor del servidor

### Incompatibilidad de versión de CUDA

**Error:** `La versión del driver de CUDA es insuficiente para la versión en tiempo de ejecución 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 una versión de CUDA compatible
* Opción segura: CUDA 12.8 (funciona en cualquier tarjeta, desde Turing hasta Blackwell) — ver [Compatibilidad de CUDA y PyTorch](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/cuda-pytorch-compatibility.md)

### Sin memoria de GPU

**Error:** `CUDA sin memoria`

**Soluciones:**

1. Usa un modelo más pequeño o cuantización
2. Añade banderas de optimización de memoria:
   * Stable Diffusion: `--medvram` o `--lowvram`
   * LLM: `load_in_4bit=True` o `load_in_8bit=True`
3. Libera memoria: `torch.cuda.empty_cache()`
4. Alquila un servidor con más VRAM

***

## Problemas de pago

### Monedas compatibles

CLORE.AI admite tres monedas:

* **CLORE** - token nativo de la plataforma
* **BTC** - Bitcoin
* **USD** - monedas estables (si el proveedor las habilita)

### Pedido cancelado: "Superado por otra oferta"

**Causa:** Alguien ofreció un precio más alto en el mercado Spot.

**Solución:**

* Usa **Bajo demanda** para un alquiler garantizado
* O aumenta tu precio de oferta Spot

### Saldo cobrado pero el pedido no se creó

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

**Solución:**

* La comisión de creación suele ser mínima
* Comprueba el motivo de la cancelación en el historial
* Contacta con soporte si los problemas se repiten

***

## Límites de la plataforma

Verificado en la base de código de CLORE.AI:

| Parámetro                                     | Límite                        |
| --------------------------------------------- | ----------------------------- |
| Puertos por pedido                            | **5**                         |
| Variables de entorno totales                  | **12.288 caracteres** (12 KB) |
| 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**             |
| Tiempo de espera para reiniciar el contenedor | **120 segundos**              |
| Rango de puertos                              | 1-65535                       |
| Protocolos de puertos                         | Solo TCP o HTTP               |

***

## Variables de entorno

Usa variables de entorno para el 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 cuaderno Jupyter | 32 caracteres    |

**Ejemplo de configuración:**

```
SSH_PASSWORD=micontraseña123
JUPYTER_TOKEN=mitokensecreto
```

***

## Comandos de diagnóstico

```bash

# Verificar GPU
nvidia-smi

# Comprueba el uso de memoria
free -h

# Comprueba el espacio en disco
df -h

# Comprueba los procesos en ejecución
ps aux | grep python

# Comprueba los puertos abiertos
netstat -tlnp

# Comprueba los registros de errores recientes
dmesg | tail -50

# Libera memoria de GPU (Python)
import torch
torch.cuda.empty_cache()
```

***

## Obtener ayuda

Si el problema persiste:

1. Consulta [Documentación de CLORE.AI](https://docs.clore.ai/)
2. Describe el problema con registros y capturas de pantalla
3. Incluye el ID del pedido y el ID del servidor


---

# Agent Instructions
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```

`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.

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