Dépannage

Problèmes courants et solutions pour les locations de GPU Clore.ai

Problèmes courants et solutions lors de la location de serveurs GPU sur la place de marché CLORE.AI.

Tous les exemples peuvent être exécutés sur des serveurs GPU loués via la place de marché CLORE.AI.

Ce guide est basé sur la documentation technique de la plateforme CLORE.AI.

Table des matières

• Problèmes de création de commande

• Problèmes de connexion

• Problèmes de conteneur

• Problèmes de GPU

• Problèmes de paiement

• Limites de la plateforme

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Problèmes de création de commande

Échec de la commande : « Solde insuffisant »

Cause : Pas assez de fonds pour couvrir les frais de création et le dépôt minimum.

Solution :

• Vérifiez votre solde dans la devise sélectionnée (CLORE, BTC ou USDT/USDC)

• Les frais de création sont facturés lors de la création de la commande

• Rechargez votre solde avec suffisamment pour plusieurs heures de location

Échec de la commande : « Serveur indisponible »

Cause : Le serveur est déjà loué ou hors ligne.

Solution :

• Actualisez la page de la place de marché

• Vérifiez l’état du serveur (indicateur en ligne/hors ligne)

• Pour les locations Spot, vous avez peut-être été surenchéri

Commande bloquée à l’état « Création »

Cause : Le conteneur est en cours de déploiement ou une erreur s’est produite.

Solution :

1. Attendez 2 à 5 minutes (l’image Docker est en cours de téléchargement)

2. Vérifiez les journaux dans Mes commandes

3. Les images volumineuses (10 Go+) mettent plus de temps à se télécharger

4. Si cela reste bloqué plus de 10 minutes, annulez et réessayez

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Problèmes de connexion

Impossible de se connecter via SSH

Cause : Le port n’est pas configuré ou le conteneur n’est pas prêt.

Liste de vérification :

1. Le port 22 doit être défini comme TCP (pas HTTP)

2. L’état du conteneur doit être Actif (pas Création)

3. Utilisez le port mappé correct depuis Mes commandes

Commande SSH correcte :

ssh -p <MAPPED_PORT> root@<PROXY_ADDRESS>

Où <MAPPED_PORT> est le port public (par exemple 45678), PAS le port 22.

SSH fonctionne mais l’interface web ne s’ouvre pas

Cause : Port défini en TCP au lieu de HTTP, ou service non exécuté.

Solution :

1. Les ports de l’interface web doivent être définis comme HTTP (pas TCP)

2. Le service doit écouter sur 0.0.0.0, pas localhost

3. Vérifiez les journaux : le service a peut-être planté au démarrage

Configuration correcte du port :

22/tcp      - Accès SSH
7860/http   - Interface Gradio/WebUI
8000/http   - Serveur API

Erreur « Connexion refusée »

Cause : Le service dans le conteneur ne fonctionne pas ou écoute sur la mauvaise adresse.

Solution :

1. Connectez-vous en SSH au conteneur et vérifiez l’état du service :

   ps aux | grep python
   netstat -tlnp

2. Le service doit écouter sur 0.0.0.0, pas 127.0.0.1:

   # Faux :
   python app.py --host 127.0.0.1
   
   # Correct :
   python app.py --host 0.0.0.0

Erreur « Délai de connexion dépassé »

Cause : Mauvaise adresse/port ou problèmes réseau.

Liste de vérification :

1. Utilisez l’adresse Proxy depuis Mes commandes (pas l’IP du serveur !)

2. Utilisez le port mappé (port public, pas port du conteneur)

3. Utilisez le bon protocole (http:// pour les ports HTTP)

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Problèmes de conteneur

Le conteneur redémarre sans cesse

Cause : Erreur dans la commande de démarrage ou ressources insuffisantes.

Solution :

1. Vérifiez les journaux dans Mes commandes

2. Simplifiez la commande de démarrage :

   # Mauvais : une commande longue peut échouer :
   apt update && \ apt install -y ... && pip install ... && python ...
   
   # Mieux : commencez par une commande simple :
   sleep infinity

3. Puis connectez-vous en SSH et configurez manuellement

Impossible de réinitialiser le conteneur

Cause : Période de refroidissement entre les réinitialisations.

Fait : Le conteneur de réinitialisation a un 120 secondes de refroidissement.

Solution : Attendez 2 minutes entre les tentatives de réinitialisation.

Données perdues après le redémarrage

Cause : Données non stockées dans le stockage persistant.

Important :

• Les données à l’intérieur du conteneur sont préservées lors de la réinitialisation du conteneur

• Les données sont perdues lorsque la commande est annulée ou expire

• Téléchargez toujours les résultats avant de terminer la location :

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

La commande de démarrage ne s’exécute pas

Cause : Erreur de syntaxe ou problème d’image.

Erreurs courantes :

# Erreur : espace supplémentaire après \
apt update && \
apt install -y git   # <-- espace avant la ligne suivante

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

Solution :

1. Utilisez un démarrage simple : bash ou sleep infinity

2. Configurez tout via SSH

3. Ou créez une image Docker personnalisée avec les logiciels préinstallés

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Problèmes de GPU

GPU non visible dans le conteneur

Vérifiez :

nvidia-smi

Si la commande est introuvable :

• L’image Docker doit prendre en charge CUDA

• Utilisez des images compatibles CUDA : pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-runtime

Si le GPU n’est pas affiché :

• Vérifiez que le serveur possède un GPU (consultez l’annonce de la place de marché)

• Contactez le fournisseur du serveur

Incompatibilité de version CUDA

Erreur : La version du pilote CUDA est insuffisante pour la version d’exécution CUDA

Cause : La version de CUDA dans l’image est incompatible avec le pilote du serveur.

Solution :

• Vérifiez la version du pilote : nvidia-smi (en haut à droite)

• Utilisez une image avec une version de CUDA compatible

• Choix sûr : CUDA 12.8 (fonctionne sur toutes les cartes de Turing à Blackwell) — voir Compatibilité CUDA et PyTorch

Mémoire GPU insuffisante

Erreur : Mémoire CUDA insuffisante

Solutions :

1. Utilisez un modèle plus petit ou la quantification

2. Ajoutez des indicateurs d’optimisation de la mémoire :

   • Stable Diffusion : --medvram ou --lowvram

   • LLM : load_in_4bit=True ou load_in_8bit=True

3. Libérez la mémoire : torch.cuda.empty_cache()

4. Louez un serveur avec plus de VRAM

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Problèmes de paiement

Devises prises en charge

CLORE.AI prend en charge trois devises :

• CLORE - le jeton natif de la plateforme

• BTC - Bitcoin

• USD - des stablecoins (si activés par le fournisseur)

Commande annulée : « Surenchéri »

Cause : Quelqu’un a proposé un prix plus élevé sur le marché Spot.

Solution :

• Utilisez À la demande pour une location garantie

• Ou augmentez votre prix d’enchère Spot

Solde débité mais commande non créée

Cause : Les frais de création sont facturés même si la commande échoue.

Solution :

• Les frais de création sont généralement minimes

• Vérifiez la raison de l’annulation dans l’historique

• Contactez le support en cas de problèmes récurrents

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Limites de la plateforme

Vérifié dans le codebase de CLORE.AI :

Paramètre	Limite
Ports par commande	5
Variables d’environnement totales	12 288 caractères (12 Ko)
Nom d’une seule variable d’environnement	128 caractères
Valeur d’une seule variable d’environnement	1 536 caractères
Clé SSH	3 072 caractères
Mot de passe SSH	32 caractères
Jeton Jupyter	32 caractères
Délai de refroidissement de réinitialisation du conteneur	120 secondes
Plage de ports	1-65535
Protocoles de port	TCP ou HTTP uniquement

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Variables d’environnement

Utilisez des variables d’environnement pour l’accès SSH et Jupyter :

Variable	Objectif	Longueur maximale
SSH_KEY	Votre clé SSH publique	3 072 caractères
SSH_PASSWORD	Mot de passe SSH	32 caractères
JUPYTER_TOKEN	Jeton du notebook Jupyter	32 caractères

Exemple de configuration :

SSH_PASSWORD=mypassword123
JUPYTER_TOKEN=mysecrettoken

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Commandes de diagnostic

# Vérifier le GPU
nvidia-smi

# Vérifier l’utilisation de la mémoire
free -h

# Vérifier l’espace disque
df -h

# Vérifier les processus en cours d’exécution
ps aux | grep python

# Vérifier les ports ouverts
netstat -tlnp

# Vérifier les journaux d’erreurs récents
dmesg | tail -50

# Vider la mémoire GPU (Python)
import torch
torch.cuda.empty_cache()

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Obtenir de l’aide

Si le problème persiste :

1. Vérifiez Documentation CLORE.AI

2. Décrivez le problème avec des journaux et des captures d’écran

3. Incluez l’ID de commande et l’ID du serveur