> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/clore-troubleshooting.md). # 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. {% hint style="success" %} Tous les exemples peuvent être exécutés sur des serveurs GPU loués via [la place de marché CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} {% hint style="info" %} Ce guide est basé sur la documentation technique de la plateforme CLORE.AI. {% endhint %} ## Table des matières * [Problèmes de création de commande](#order-creation-issues) * [Problèmes de connexion](#connection-issues) * [Problèmes de conteneur](#container-issues) * [Problèmes de GPU](#gpu-issues) * [Problèmes de paiement](#payment-issues) * [Limites de la plateforme](#platform-limits) *** ## 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 *** ## 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 :** ```bash ssh -p root@ ``` Où `` 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 : ```bash ps aux | grep python netstat -tlnp ``` 2. Le service doit écouter sur `0.0.0.0`, pas `127.0.0.1`: ```bash # 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) *** ## 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 : ```bash # 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 : ```bash scp -P root@:/workspace/results.tar.gz ./ ``` ### La commande de démarrage ne s’exécute pas **Cause :** Erreur de syntaxe ou problème d’image. **Erreurs courantes :** ```bash # 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 *** ## Problèmes de GPU ### GPU non visible dans le conteneur **Vérifiez :** ```bash 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](/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/cuda-pytorch-compatibility.md) ### 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 *** ## 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 *** ## 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 | *** ## 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 ``` *** ## Commandes de diagnostic ```bash # 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() ``` *** ## Obtenir de l’aide Si le problème persiste : 1. Vérifiez [Documentation CLORE.AI](https://docs.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 --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## 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-fr/premiers-pas/clore-troubleshooting.md?ask=&goal= ``` `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.