Inicio rápido

No se necesita experiencia previa en GPU o IA. Esta guía te lleva de cero a ejecutar IA en 5 minutos.

Paso 1: Crea una cuenta y añade fondos

1. Ir a clore.ai → Regístrate

2. Verifica tu correo electrónico

3. Ir a Cuenta → Depositar

4. Añadir fondos vía CLORE, BTC, USDT, o USDC (mínimo ~5$ para empezar)

Paso 2: Elige una GPU

Ve a la Marketplace y elige según tu tarea:

Qué quiero hacer	GPU mínima	Presupuesto/Día
Chatear con IA (modelos 7B)	RTX 3060 12GB	~$0.15
Chatear con IA (modelos 32B)	RTX 4090 24GB	~$0.50
Generar imágenes (FLUX)	RTX 3090 24GB	~$0.30
Generar videos	RTX 4090 24GB	~$0.50
Generar música	Cualquier GPU 4GB+	~$0.15
Clonación de voz / TTS	RTX 3060 6GB+	~$0.15
Transcribir audio	RTX 3060 8GB+	~$0.15
Afinar un modelo	RTX 4090 24GB	~$0.50
Ejecutar modelos 70B+	A100 80GB	~$2.00

Importante: ¡revisa más que solo la GPU!

• RAM: 16GB+ mínimo para la mayoría de cargas de trabajo de IA

• Red: Se recomienda 500Mbps+ (los modelos se descargan desde HuggingFace)

• Disco: 50GB+ de espacio libre para almacenar modelos

Guía rápida de GPU

GPU	VRAM	Precio	Punto ideal para
RTX 3060	12GB	$0.15–0.30/día	TTS, música, modelos pequeños
RTX 3090	24GB	$0.30–1.00/día	Generación de imágenes, modelos 32B
RTX 4090	24GB	$0.50–2.00/día	Todo hasta 35B, inferencia rápida
RTX 5090	32GB	$1.50–3.00/día	70B cuantizados, el más rápido
A100 80GB	80GB	$2.00–4.00/día	70B FP16, entrenamiento serio
H100 80GB	80GB	$3.00–6.00/día	Modelos MoE 400B+

Paso 3: Desplegar

Haz clic Alquilar en el servidor elegido, luego configura:

• Tipo de pedido: Bajo demanda (garantizado) o Spot (30–50% más barato, puede ser interrumpido)

• Imagen Docker: Ver recetas abajo

• Puertos: Siempre incluye 22/tcp (SSH) + el puerto de tu aplicación

• Entorno: Añade las claves API necesarias

🚀 Recetas con un clic

Chatear con IA (Ollama + Open WebUI)

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

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

Después de desplegar, abre la URL HTTP → crea 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:cu126-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 LLM (vLLM)

Servido de nivel 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 4GB+!

Puertos: 22/tcp, 7860/http

Conéctate por SSH y luego:

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: Conectar

Después de que tu pedido comience:

1. Ir a Mis pedidos → encuentra tu pedido activo

2. Interfaz web: Haz clic en la URL HTTP (por ejemplo, https://xxx.clorecloud.net)

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

El primer lanzamiento tarda 5–20 minutos — el servidor descarga modelos de IA desde HuggingFace. Los errores HTTP 502 durante este tiempo son normales. Espera y actualiza la página.

Desplegar	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 funcionamiento, explora las guías para tu caso de uso específico:

🤖 Modelos de lenguaje (Chat, Código, Razonamiento)

• Ollama — la gestión de modelos más sencilla

• Llama 4 Scout — lo último de Meta, contexto de 10M

• Gemma 3 — el 27B de Google que supera a modelos de 405B

• Qwen3.5 — venció a Claude 4.5 en matemáticas (¡feb 2026!)

• DeepSeek-R1 — razonamiento en cadena de pensamiento

• vLLM — servido API en producción

🎨 Generación de imágenes

• FLUX.2 Klein — < 0.5 seg por imagen!

• ComfyUI — flujos de trabajo basados en nodos

• FLUX.1 — máxima calidad con LoRA + ControlNet

• Stable Diffusion 3.5 — mejor renderizado de texto

🎬 Generación de video

• FramePack — ¡solo se necesitan 6GB de VRAM!

• Wan2.1 — T2V + I2V de alta calidad

• LTX-2 — video CON audio

• CogVideoX — el modelo de video de Zhipu AI

🔊 Audio y voz

• Qwen3-TTS — clonación de voz, 10+ idiomas

• WhisperX — transcripción + diarización de hablantes

• Dia TTS — diálogo multihablante

• Kokoro — TTS pequeño, solo 2GB de VRAM

🎵 Música

• ACE-Step — canciones completas con < 4GB de VRAM

💻 Programación con IA

• TabbyML — Copilot autohospedado por $4.50/mes

• Aider — asistente de programación en terminal

🧠 Entrenamiento

• Unsloth — 2x más rápido, 70% menos VRAM

• Axolotl — ajuste fino basado en YAML

💡 Consejos para principiantes

1. Empieza con Ollama — es la forma más fácil de probar IA localmente

2. RTX 4090 es el punto ideal — maneja el 90% de los casos de uso a $0.50–2/día

3. Usa pedidos Spot para experimentos — 30–50% más barato

4. Usa Bajo demanda para trabajo importante — garantizado, sin interrupciones

5. Descarga tus resultados antes de que el pedido termine — los archivos se eliminan después

6. Paga con el token CLORE — a menudo mejores tarifas que los stablecoins

7. Revisa RAM y red — la RAM baja es la causa #1 de fallos

Solución de problemas

Problema	Solución
HTTP 502 durante mucho tiempo	Espera 10–20 min para el primer inicio; verifica RAM ≥ 16GB
El servicio no arranca	RAM muy baja (se necesita 16GB+) o VRAM insuficiente para el modelo
Descarga lenta del modelo	Normal en la primera ejecución; prefiere servidores de 500Mbps+
CUDA fuera de memoria	Usa un modelo más pequeño o una GPU más grande; prueba versiones cuantizadas
No se puede SSH	Verifica que el puerto esté 22/tcp en la configuración; espera a que el servidor arranque completamente

🐍 SDK y CLI de Python (recomendado)

¿Prefieres código a hacer clic? Instala el SDK oficial:

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:

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")

→ Guía rápida completa de Python | Guía del SDK | Automatización con CLI

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