> 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/prise-en-main/clore-troubleshooting.md). # Dépannage Problèmes courants et solutions lors de la location de serveurs GPU sur la marketplace CLORE.AI. {% hint style="success" %} Tous les exemples peuvent être exécutés sur des serveurs GPU loués via [CLORE.AI Marketplace](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 lors de la création de commande](#order-creation-issues) * [Problèmes de connexion](#connection-issues) * [Problèmes de conteneur](#container-issues) * [Problèmes GPU](#gpu-issues) * [Problèmes de paiement](#payment-issues) * [Limites de la plateforme](#platform-limits) *** ## Problèmes lors de la création de commande ### La commande échoue : "Solde insuffisant" **Cause :** Fonds insuffisants pour couvrir les frais de création et le dépôt minimum. **Solution :** * Vérifiez votre solde dans la monnaie sélectionnée (CLORE, BTC ou USDT/USDC) * Les frais de création sont prélevés lorsque la commande est créée * Rechargez votre solde avec suffisamment pour plusieurs heures de location ### La commande échoue : "Serveur non disponible" **Cause :** Le serveur est déjà loué ou hors ligne. **Solution :** * Actualisez la page du marketplace * Vérifiez le statut du serveur (indicateur en ligne/hors ligne) * Pour les locations Spot - vous avez peut‑être été surenchéri ### Commande bloquée en statut "Création" **Cause :** Le conteneur est en cours de déploiement ou une erreur s'est produite. **Solution :** 1. Attendez 2-5 minutes (l'image Docker est en cours de téléchargement) 2. Vérifiez les logs dans **Mes commandes** 3. Les images volumineuses (10 Go+) prennent plus de temps à télécharger 4. Si bloqué plus de 10 minutes - annulez et réessayez *** ## Problèmes de connexion ### Impossible de se connecter via SSH **Cause :** Port non configuré ou conteneur non prêt. **Liste de contrôle :** 1. Le port 22 doit être défini comme **TCP** (pas HTTP) 2. Le statut 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 (ex. 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 démarré. **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 logs - le service a pu planter au démarrage **Configuration correcte des ports :** ``` 22/tcp - Accès SSH 7860/http - Interface Gradio/WebUI 8000/http - Serveur API ``` ### Erreur "Connexion refusée" **Cause :** Le service à l'intérieur du conteneur ne fonctionne pas ou écoute sur la mauvaise adresse. **Solution :** 1. Connectez‑vous en SSH dans le conteneur et vérifiez le statut 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 # Incorrect : python app.py --host 127.0.0.1 # Correct : python app.py --host 0.0.0.0 ``` ### Erreur "Délai d'attente de connexion dépassé" **Cause :** Mauvaise adresse/port ou problèmes réseau. **Liste de contrôle :** 1. Utilisez l'adresse Proxy depuis **Mes commandes** (pas l'IP du serveur !) 2. Utilisez le port mappé (port public, pas le port du conteneur) 3. Utilisez le protocole correct (http\:// pour les ports HTTP) *** ## Problèmes de conteneur ### Le conteneur redémarre en boucle **Cause :** Erreur dans la commande de démarrage ou ressources insuffisantes. **Solution :** 1. Vérifiez les logs dans **Mes commandes** 2. Simplifiez la commande de démarrage : ```bash # Mauvais - une longue commande peut échouer : apt update && apt install -y ... && pip install ... && python ... # Mieux - commencez avec 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 :** La réinitialisation du conteneur a un **délai de 120 secondes** de refroidissement. **Solution :** Attendez 2 minutes entre les tentatives de réinitialisation. ### Données perdues après redémarrage **Cause :** Les données ne sont pas dans un 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 en trop 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 le logiciel préinstallé *** ## Problèmes GPU ### GPU non visible dans le conteneur **Vérifiez :** ```bash nvidia-smi ``` **Si commande introuvable :** * L'image Docker doit prendre en charge CUDA * Utilisez des images compatibles CUDA : `pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime` **Si le GPU n'est pas affiché :** * Vérifiez que le serveur a un GPU (vérifiez la fiche du marketplace) * Contactez le fournisseur du serveur ### Incompatibilité de version CUDA **Erreur :** `La version du pilote CUDA est insuffisante pour la version du runtime CUDA` **Cause :** La version de CUDA dans l'image est incompatible avec le pilote du serveur. **Solution :** * Vérifiez la version du pilote : `nvidia-smi` (coin supérieur droit) * Utilisez une image avec une version de CUDA compatible * Choix sûrs : CUDA 11.8, CUDA 12.1 ### Plus de mémoire GPU disponible **Erreur :** `CUDA out of memory` **Solutions :** 1. Utilisez un modèle plus petit ou la quantification 2. Ajoutez des drapeaux d'optimisation mémoire : * Stable Diffusion : `--medvram` ou `--lowvram` * LLMs : `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 token natif de la plateforme * **BTC** - Bitcoin * **USD** - 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 le prix de votre 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 pour les problèmes récurrents *** ## Limites de la plateforme Vérifié depuis la base de code CLORE.AI : | Paramètre | Limite | | ----------------------------------------- | ----------------------------- | | Ports par commande | **5** | | Variables d'environnement totales | **12 288 caractères** (12 Ko) | | Nom d'une seule variable d'env | 128 caractères | | Valeur d'une seule variable d'env | 1 536 caractères | | Clé SSH | **3 072 caractères** | | Mot de passe SSH | **32 caractères** | | Jeton Jupyter | **32 caractères** | | Cooldown de réinitialisation du conteneur | **120 secondes** | | Plage de ports | 1-65535 | | Protocoles de ports | Uniquement TCP ou HTTP | *** ## Variables d'environnement Utilisez des variables d'environnement pour l'accès SSH et Jupyter : | Variable | But | Longueur max | | --------------- | ------------------------- | ---------------- | | `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 | **Configuration d'exemple :** ``` 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 ps aux | grep python # Vérifier les ports ouverts netstat -tlnp # Vérifier les logs d'erreurs récents dmesg | tail -50 # Libérer 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 les logs et des captures d'écran 3. Incluez l'ID de la 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: ``` GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-fr/prise-en-main/clore-troubleshooting.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. 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.