FAQ

Questions fréquentes sur l'utilisation de Clore.ai pour les charges de travail IA

Questions courantes sur l'utilisation de CLORE.AI pour les charges de travail IA.

Vous ne trouvez pas votre réponse ? Rejoignez Discord ou Telegram pour obtenir de l'aide.

Premiers pas

Comment créer un compte ?

1. Accédez à clore.ai

2. Cliquez sur S'inscrire

3. Entrez votre e-mail et votre mot de passe

4. Vérifiez votre e-mail

5. C'est fait ! Vous pouvez maintenant déposer des fonds et louer des GPU

Quels modes de paiement sont acceptés ?

• CLORE - Jeton natif (souvent les meilleurs taux)

• BTC - Bitcoin

• USDT - Tether (ERC-20, TRC-20)

• USDC - USD Coin

Quel est le dépôt minimum ?

Il n'y a pas de minimum strict, mais nous recommandons 5 à 10 $ pour commencer à expérimenter. Cela couvre plusieurs heures sur des GPU à petit budget.

Combien de temps faut-il pour que mon dépôt arrive ?

Devise	Confirmations	Délai habituel
CLORE	10	~10 minutes
BTC	2	~20 minutes
USDT/USDC	Dépend du réseau	1 à 15 minutes

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Choix du matériel

Quel GPU dois-je choisir ?

Cela dépend de votre tâche :

Tâche	GPU recommandé
Discuter avec des modèles 7B	RTX 3060 12 Go (0,03–0,07 $/h)
Discuter avec des modèles 13B-30B	RTX 3090 24 Go (0,07–0,21 $/h)
Discuter avec des modèles 70B	RTX 5090 32 Go (bare metal) ou A100 40 Go (bare metal)
Génération d'images (SDXL)	RTX 3090 24 Go (0,07–0,21 $/h)
Génération d'images (FLUX)	RTX 4090/5090 (0,14–0,42 $/h)
Génération vidéo	RTX 4090+ ou A100 (bare metal)
Modèles 70B+ (FP16)	A100 80GB (bare metal)

Voir Comparaison des GPU pour les spécifications détaillées.

Quelle est la différence entre À la demande et Spot ?

Type	Prix	Disponibilité	Idéal pour
À la demande	Prix fixe	Garanti	Production, tâches longues
Spot	~13 % moins cher là où c'est proposé (un tiers des serveurs)	Peut être surenchéri	Tests, traitements par lots

Les ordres Spot peuvent être résiliés si quelqu'un fait une enchère plus élevée. Enregistrez souvent votre travail !

De combien de VRAM ai-je besoin ?

Utilisez ce guide rapide :

Taille du modèle	VRAM minimale (Q4)	Recommandé
7B	6 Go	12 Go
13B	8 Go	16 Go
30B	16 Go	24GB
70B	35 Go	48GB

Voir Compatibilité des modèles pour tous les détails.

Que signifie « Unverified » sur un serveur ?

Les serveurs non vérifiés n'ont pas terminé la vérification matérielle de CLORE.AI. Ils peuvent :

• Avoir des spécifications légèrement différentes de celles indiquées

• Être moins fiables

Les serveurs vérifiés ont des spécifications confirmées et une meilleure fiabilité.

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Connexion aux serveurs

Comment me connecter via SSH ?

Après le démarrage de votre commande :

1. Accédez à Mes commandes

2. Trouvez votre commande

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

4. Utilisez le mot de passe indiqué dans les détails de la commande

Exemple :

ssh -p 10022 [e-mail]
# Saisissez le mot de passe lorsqu'il est demandé

Connexion SSH refusée - que faire ?

1. Attendez 1 à 2 minutes - Le serveur est peut-être encore en cours de démarrage

2. Vérifiez l'état de la commande - Doit être « En cours »

3. Vérifiez le port - Utilisez le port indiqué dans les détails de la commande, pas 22

4. Vérifiez le pare-feu - Votre réseau peut bloquer les ports non standard

Comment accéder aux interfaces web (Gradio, Jupyter) ?

1. Dans les détails de la commande, trouvez le lien du port HTTP

2. Cliquez sur le lien pour l'ouvrir dans le navigateur

3. Ou manuellement : http://<proxy-address>:<http-port>

Puis-je utiliser VS Code Remote SSH ?

Oui ! Ajoutez à votre ~/.ssh/config:

Host clore-gpu
    HostName <proxy-address>
    Port <port>
    User root

Puis connectez-vous dans VS Code : Remote-SSH : Connecter à l'hôte → clore-gpu

Comment transférer des fichiers ?

Téléverser vers le serveur :

scp -P <port> local_file.zip root@<proxy>:/root/

Télécharger depuis le serveur :

scp -P <port> root@<proxy>:/root/output.zip ./

Pour les transferts volumineux, utilisez rsync :

rsync -avz -e "ssh -p <port>" ./data/ root@<proxy>:/root/data/

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Exécution de charges de travail IA

Comment installer des paquets Python ?

pip install torch transformers accelerate

Pour des installations persistantes, incluez-les dans votre commande de démarrage ou dans votre image Docker.

Pourquoi mon modèle manque-t-il de mémoire ?

1. Utilisez la quantification - Q4 utilise 4 fois moins de VRAM que FP16

2. Activez le déchargement vers le CPU - Plus lent mais fonctionne

3. Réduire la taille du lot - Utilisez batch_size=1

4. Réduisez la longueur du contexte - Réduisez max_tokens

5. Choisissez un GPU plus grand - Parfois nécessaire

Comment utiliser des modèles Hugging Face qui nécessitent une connexion ?

# Définissez le jeton comme variable d'environnement
export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=hf_xxxxx

# Ou connectez-vous de manière interactive
huggingface-cli login

Pour les modèles protégés (Llama, etc.), acceptez d'abord les conditions sur le site Hugging Face.

Puis-je exécuter plusieurs modèles à la fois ?

Oui, si vous disposez de suffisamment de VRAM :

• Chaque modèle nécessite sa propre allocation de VRAM

• Utilisez des ports différents pour des services différents

• Envisagez vLLM pour un service efficace de plusieurs modèles

Comment conserver mon travail après la fin de la commande ?

Avant la fin de la commande :

1. Téléchargez les sorties : scp -P <port> root@<proxy>:/root/outputs/* ./

2. Envoyer vers le cloud : aws s3 sync /root/outputs s3://bucket/

3. Valider dans Git : git push

Les données sont perdues à la fin de la commande ! Sauvegardez toujours les fichiers importants.

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Facturation et commandes

Comment la facturation est-elle calculée ?

• Tarif horaire × heures utilisées

• La facturation commence lorsque le statut de la commande est « En cours »

• Facturation minimale : 1 minute

• Les heures partielles sont facturées à la minute

Comment arrêter une commande ?

1. Accédez à Mes commandes

2. Cliquez sur Arrêter sur votre commande

3. Confirmez la terminaison

Vous ne serez facturé que pour le temps utilisé.

Puis-je prolonger ma commande ?

Oui, si personne n'a proposé une enchère plus élevée sur votre commande Spot. Ajoutez des fonds à votre solde et la commande se poursuivra automatiquement.

Que se passe-t-il si mon solde est épuisé ?

1. Notification d'avertissement envoyée

2. Délai de grâce (~5-10 minutes)

3. Commande résiliée

4. Toutes les données sont perdues !

Conservez un solde suffisant ou téléchargez votre travail avant que le solde ne soit trop faible.

Puis-je obtenir un remboursement ?

Contactez le support pour :

• Problèmes matériels (GPU ne fonctionne pas)

• Temps d'arrêt important

• Erreurs de facturation

Les remboursements ne sont pas fournis pour :

• Erreurs de l'utilisateur

• Utilisation normale de la commande

• Interruptions des commandes Spot

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Docker et images

Quelles images Docker sont disponibles ?

Voir Catalogue des images Docker pour des images prêtes à l'emploi :

• ollama/ollama - exécuteur LLM

• vllm/vllm-openai - API LLM haute performance

• universonic/stable-diffusion-webui - Génération d'images

• yanwk/comfyui-boot - Génération d'images basée sur nœuds

Puis-je utiliser ma propre image Docker ?

Oui ! Indiquez votre image dans la commande :

Image : votre-registre/votre-image:tag

Assurez-vous que l'image est accessible publiquement ou fournissez des identifiants.

Comment conserver les données entre les redémarrages ?

Utilisez les points de montage de volume fournis ou spécifiez des volumes personnalisés :

-v /data/models:/root/.cache/huggingface

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Dépannage

Erreur « CUDA out of memory »

1. Vérifiez la VRAM - nvidia-smi

2. Utilisez un modèle plus petit ou la quantification

3. Activez le déchargement - --cpu-offload

4. Réduire la taille du lot - batch_size=1

5. Tuez les autres processus - pkill python

Erreur « Connection timed out »

1. Vérifiez l'état de la commande - Doit être « En cours »

2. Attendez plus longtemps - Les grandes images mettent du temps à démarrer

3. Vérifiez les ports - Utilisez le bon port indiqué dans la commande

4. Réessayez - Les problèmes réseau sont temporaires

L'interface web ne se charge pas

1. Attendez le démarrage - Certaines interfaces mettent 2 à 5 minutes

2. Vérifiez les journaux: docker logs <container>

3. Vérifiez le port - Utilisez le port HTTP indiqué dans les détails de la commande

4. Vérifiez la commande - Doit inclure --listen 0.0.0.0

Téléchargement du modèle bloqué

1. Vérifiez l'espace disque: df -h

2. Utilisez un modèle plus petit - Commencez avec 7B

3. Pré-télécharger - Incluez dans l'image Docker

4. Vérifiez le jeton HF - Requis pour les modèles protégés

Vitesse d'inférence lente

1. Vérifiez l'utilisation du GPU: nvidia-smi

2. Activez le GPU - Le modèle est peut-être sur le CPU

3. Utilisez Flash Attention - --flash-attn

4. Optimisez les paramètres - Réduisez la précision, batch

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Sécurité

Mes données sont-elles sécurisées ?

• Chaque commande s'exécute dans un conteneur isolé

• Les données sont supprimées à la fin de la commande

• Le trafic réseau transite par les proxys CLORE

• Ne stockez pas de données sensibles sur des GPU loués

Dois-je changer le mot de passe root ?

Facultatif mais recommandé pour les longues commandes :

passwd root

Comment protéger les clés API ?

1. Utilisez des variables d'environnement - Pas des arguments de ligne de commande

2. Ne validez pas dans Git - Utilisez .gitignore

3. Supprimez après utilisation - Effacez l'historique : history -c

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Encore besoin d'aide ?

• Guide de dépannage

• Communauté Discord

• Chat Telegram

• E-mail : [e-mail]