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# Inicio rápido

{% hint style="success" %}
No se necesita experiencia previa en GPU o IA. Esta guía te lleva de cero a ejecutar IA en 5 minutos.
{% endhint %}

## Paso 1: Crea una cuenta y añade fondos

1. Ve a [clore.ai](https://clore.ai) → **Registrarse**
2. Verifica tu correo electrónico
3. Ve a **Cuenta** → **Depósito**
4. Añade fondos mediante **CLORE**, **BTC**, **USDT**, o **USDC** (mínimo aprox. $5 para empezar)

## Paso 2: Elige una GPU

Ve a la [Marketplace](https://clore.ai/marketplace) y elige según tu tarea:

| Lo que quiero hacer                | GPU mínima                         | $/h típico |
| ---------------------------------- | ---------------------------------- | ---------- |
| Chatear con IA (modelos de 7B)     | RTX 3060 12GB                      | $0.03–0.07 |
| Chatear con IA (modelos de 27–32B) | RTX 4090 24GB                      | $0.14–0.42 |
| Generar imágenes (FLUX)            | RTX 3090 24GB                      | $0.07–0.21 |
| Generar videos                     | RTX 4090 24GB                      | $0.14–0.42 |
| Generar música                     | Cualquier GPU de 4 GB+             | $0.03–0.07 |
| Clonación de voz / TTS             | RTX 3060 12GB                      | $0.03–0.07 |
| Transcribir audio                  | RTX 3060 12GB                      | $0.03–0.07 |
| Ajustar un modelo                  | RTX 4090 24GB                      | $0.14–0.42 |
| Ejecutar modelos de 70B+           | 2× RTX 5090 o un equipo más grande | $0.50–1.54 |

{% hint style="danger" %}
**Importante: ¡comprueba más que solo la GPU!**

* **RAM:** 16 GB+ como mínimo para la mayoría de las cargas de trabajo de IA
* **Red:** Se recomiendan 500 Mbps+ (los modelos se descargan desde HuggingFace)
* **Disco:** 50 GB+ de espacio libre para almacenamiento de modelos
  {% endhint %}

### Guía rápida de GPUs

| GPU                        | VRAM | $/GPU/h    | Punto ideal para                       |
| -------------------------- | ---- | ---------- | -------------------------------------- |
| **RTX 3060**               | 12GB | $0.03–0.07 | TTS, música, modelos pequeños          |
| **RTX 3090**               | 24GB | $0.07–0.21 | Generación de imágenes, modelos 27B Q4 |
| **RTX 4090**               | 24GB | $0.14–0.42 | Todo hasta 32B, inferencia rápida      |
| **RTX 5080 / 5070 Ti**     | 16GB | $0.10–0.62 | SDXL, FLUX, modelos de 14B             |
| **RTX 5090**               | 32GB | $0.25–0.77 | 27B FP8, 70B cuantizado, el más rápido |
| **RTX PRO 6000 Blackwell** | 96GB | $0.92–1.38 | Modelos grandes en una sola tarjeta    |

{% hint style="info" %}
Los precios son **por GPU por hora** y se facturan **por minuto**. A100, H200 y B200 no aparecen en el mercado — esa capacidad se vende como [bare metal](https://clore.ai/bare-metal). Números en vivo: [Precios y disponibilidad de GPU](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/pricing.md).
{% endhint %}

## Paso 3: Despliega

Haz clic en **Alquilar** en tu servidor elegido, luego configura:

* **Tipo de orden:** Bajo demanda (precio fijo, garantizado) o Spot (basado en puja, te pueden superar; aproximadamente un tercio de los servidores lo fija por debajo de bajo demanda)
* **Imagen Docker:** Consulta las recetas abajo
* **Puertos:** Incluye siempre `22/tcp` (SSH) + el puerto de tu app
* **Entorno:** Añade cualquier clave API necesaria

### 🚀 Recetas de un clic

#### Chatear con IA (Ollama + Open WebUI)

La forma más fácil de ejecutar IA en local: interfaz tipo ChatGPT con cualquier modelo abierto.

```
Imagen: ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
Puertos: 22/tcp, 8080/http
```

Después del despliegue, abre la URL HTTP → crea una cuenta → elige un modelo (Llama 4 Scout, Gemma 3, Qwen3.5) → ¡chatea!

#### Generación de imágenes (ComfyUI)

Flujo de trabajo basado en nodos para FLUX, Stable Diffusion y más.

```
Imagen: yanwk/comfyui-boot:cu130-slim
Puertos: 22/tcp, 8188/http
Entorno: CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
```

#### Generación de imágenes (Stable Diffusion WebUI)

Interfaz clásica para Stable Diffusion, SDXL y SD 3.5.

```
Imagen: universonic/stable-diffusion-webui:latest
Puertos: 22/tcp, 8080/http
```

#### Servidor API de LLM (vLLM)

Servicio de nivel de producción con API compatible con OpenAI.

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

#### Generación de música (ACE-Step)

Genera canciones completas con voces: ¡funciona en cualquier GPU de 4 GB+!

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

Entra por SSH y luego:

```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
```

## Paso 4: Conéctate

Después de que inicie tu pedido:

1. Ve a **Mis pedidos** → encuentra tu orden activa
2. **Interfaz web:** Haz clic en la URL HTTP (por ejemplo, `https://xxx.clorecloud.net`)
3. **SSH:** `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

{% hint style="warning" %}
**El primer inicio tarda de 5 a 20 minutos** — el servidor descarga modelos de IA desde HuggingFace. Los errores HTTP 502 durante este tiempo son normales. Espera y actualiza.
{% endhint %}

| Implementar         | Inicio típico                            |
| ------------------- | ---------------------------------------- |
| Ollama + Open WebUI | 3–5 min                                  |
| ComfyUI             | 10–15 min                                |
| vLLM                | 5–15 min (depende del tamaño del modelo) |
| SD WebUI            | 10–20 min                                |

## Paso 5: Empieza a crear

Una vez que tu servicio esté en marcha, explora las guías para tu caso de uso específico:

### 🤖 Modelos de lenguaje (chat, código, razonamiento)

* [**Ollama**](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/ollama.md) — la gestión de modelos más fácil
* [**Llama 4 Scout**](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/llama4.md) — lo último de Meta, contexto de 10 millones
* [**Gemma 3**](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/gemma3.md) — el 27B de Google que supera a los modelos de 405B
* [**Qwen3.5**](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/qwen35.md) — supera a Claude 4.5 en matemáticas (¡feb. 2026!)
* [**DeepSeek-R1**](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/deepseek-r1.md) — razonamiento paso a paso
* [**vLLM**](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/vllm.md) — servicio de API para producción

### 🎨 Generación de imágenes

* [**FLUX.2 Klein**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-imagenes/flux2-klein.md) — ¡menos de 0.5 s por imagen!
* [**ComfyUI**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-imagenes/comfyui.md) — flujos de trabajo basados en nodos
* [**FLUX.1**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-imagenes/flux.md) — la máxima calidad con LoRA + ControlNet
* [**Stable Diffusion 3.5**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-imagenes/stable-diffusion-3-5.md) — el mejor renderizado de texto

### 🎬 Generación de video

* [**FramePack**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/framepack.md) — ¡solo se necesitan 6 GB de VRAM!
* [**Wan2.1**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/wan-video.md) — T2V + I2V de alta calidad
* [**LTX-2**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/ltx-video-2.md) — video CON audio
* [**CogVideoX**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-video/cogvideox.md) — el modelo de video de Zhipu AI

### 🔊 Audio y voz

* [**Qwen3-TTS**](/guides/guides_v2-es/audio-y-voz/qwen3-tts.md) — clonación de voz, más de 10 idiomas
* [**WhisperX**](/guides/guides_v2-es/audio-y-voz/whisperx.md) — transcripción + diarización de hablantes
* [**Dia TTS**](/guides/guides_v2-es/audio-y-voz/dia-tts.md) — diálogo multihablante
* [**Kokoro**](/guides/guides_v2-es/audio-y-voz/kokoro-tts.md) — TTS diminuto, solo 2 GB de VRAM

### 🎵 Música

* [**ACE-Step**](/guides/guides_v2-es/generacion-de-musica/ace-step.md) — canciones completas con < 4 GB de VRAM

### 💻 Programación con IA

* [**TabbyML**](/guides/guides_v2-es/herramientas-de-codificacion-con-ia/tabby.md) — Copilot autohospedado por $4.50/mes
* [**Aider**](/guides/guides_v2-es/herramientas-de-codificacion-con-ia/aider.md) — asistente de programación con IA para terminal

### 🧠 Entrenamiento

* [**Unsloth**](/guides/guides_v2-es/entrenamiento/unsloth-finetune.md) — 2x más rápido, 70% menos VRAM
* [**Axolotl**](/guides/guides_v2-es/entrenamiento/axolotl-training.md) — ajuste fino basado en YAML

## 💡 Consejos para principiantes

1. **Empieza con Ollama** — es la forma más fácil de probar IA en local
2. **La RTX 4090 es el punto ideal** — cubre el 90% de los casos de uso a $0.14–0.42/h
3. **Usa órdenes Spot** para experimentos interrumpibles — más barato en aproximadamente un tercio de los servidores, mediana de \~13% de descuento
4. **Usa On-Demand** para trabajo importante — garantizado, sin interrupciones
5. **Descarga tus resultados** antes de que termine la orden — los archivos se eliminan después
6. **Paga con token CLORE** — a menudo mejores tarifas que las stablecoins
7. **Comprueba la RAM y la red** — la poca RAM es la causa n.º 1 de fallos

## Solución de problemas

| Problema                      | Solución                                                                                                  |
| ----------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| HTTP 502 durante mucho tiempo | Espera 10–20 min para el primer inicio; comprueba RAM ≥ 16 GB                                             |
| El servicio no inicia         | RAM demasiado baja (se necesitan 16 GB+) o VRAM demasiado pequeña para el modelo                          |
| Descarga lenta del modelo     | Normal en la primera ejecución; prefiere servidores de 500 Mbps+                                          |
| CUDA sin memoria              | Usa un modelo más pequeño o una GPU más grande; prueba versiones cuantizadas                              |
| No se puede usar SSH          | Comprueba que el puerto esté `22/tcp` en la configuración; espera a que el servidor arranque por completo |

## 🐍 SDK de Python y CLI (recomendado)

¿Prefieres código en lugar de hacer clic? Instala el SDK oficial:

```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
```

O usa Python directamente:

```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")
```

→ [Inicio rápido completo de Python](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/python-quickstart.md) | [Guía del SDK](/guides/guides_v2-es/avanzado/python-sdk.md) | [Automatización de CLI](/guides/guides_v2-es/avanzado/cli-automation.md)

## ¿Necesitas ayuda?

* 📖 [Guía completa de solución de problemas](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/clore-troubleshooting.md)
* 📊 [Tabla comparativa de GPUs](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/gpu-comparison.md)
* 💰 [Referencia de precios](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/pricing.md)
* 💬 [Discord](https://discord.com/invite/clore-ai)
* 💬 [Telegram](https://t.me/clorechat)
* 📧 <support@clore.ai>


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# Agent Instructions
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## 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-es/quickstart.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`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.