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# Démarrage rapide

{% hint style="success" %}
Aucune expérience préalable en GPU ou en IA n’est nécessaire. Ce guide vous fait passer de zéro à l’exécution de l’IA en 5 minutes.
{% endhint %}

## Étape 1 : Créer un compte et ajouter des fonds

1. Accédez à [clore.ai](https://clore.ai) → **S'inscrire**
2. Vérifiez votre e-mail
3. Accédez à **Compte** → **Dépôt**
4. Ajoutez des fonds via **CLORE**, **BTC**, **USDT**, ou **USDC** (minimum \~5 $ pour commencer)

## Étape 2 : Choisir un GPU

Rendez-vous sur le [Place de marché](https://clore.ai/marketplace) et choisissez en fonction de votre tâche :

| Ce que je veux faire                | GPU minimum                                  | Prix typique $/h |
| ----------------------------------- | -------------------------------------------- | ---------------- |
| Discuter avec l’IA (modèles 7B)     | RTX 3060 12 Go                               | 0,03–0,07 $      |
| Discuter avec l’IA (modèles 27–32B) | RTX 4090 24 Go                               | 0,14–0,42 $      |
| Générer des images (FLUX)           | RTX 3090 24 Go                               | 0,07–0,21 $      |
| Générer des vidéos                  | RTX 4090 24 Go                               | 0,14–0,42 $      |
| Générer de la musique               | N’importe quel GPU 4 Go+                     | 0,03–0,07 $      |
| Clonage vocal / TTS                 | RTX 3060 12 Go                               | 0,03–0,07 $      |
| Transcrire l’audio                  | RTX 3060 12 Go                               | 0,03–0,07 $      |
| Ajuster finement un modèle          | RTX 4090 24 Go                               | 0,14–0,42 $      |
| Exécuter des modèles 70B+           | 2× RTX 5090 ou une configuration plus grande | 0,50–1,54 $      |

{% hint style="danger" %}
**Important — vérifiez plus que le GPU !**

* **RAM :** 16 Go+ minimum pour la plupart des charges de travail IA
* **Réseau :** 500 Mbit/s+ recommandé (les modèles sont téléchargés depuis HuggingFace)
* **Disque :** 50 Go+ d’espace libre pour le stockage des modèles
  {% endhint %}

### Guide rapide des GPU

| GPU                        | VRAM  | $/GPU/h     | Le point idéal pour                   |
| -------------------------- | ----- | ----------- | ------------------------------------- |
| **RTX 3060**               | 12 Go | 0,03–0,07 $ | TTS, musique, petits modèles          |
| **RTX 3090**               | 24GB  | 0,07–0,21 $ | Génération d’images, modèles 27B Q4   |
| **RTX 4090**               | 24GB  | 0,14–0,42 $ | Tout jusqu’à 32B, inférence rapide    |
| **RTX 5080 / 5070 Ti**     | 16 Go | 0,10–0,62 $ | SDXL, FLUX, modèles 14B               |
| **RTX 5090**               | 32 Go | 0,25–0,77 $ | 27B FP8, 70B quantisé, le plus rapide |
| **RTX PRO 6000 Blackwell** | 96GB  | 0,92–1,38 $ | Grands modèles sur une seule carte    |

{% hint style="info" %}
Les prix sont **par GPU et par heure** et facturés **à la minute**. A100, H200 et B200 ne sont pas répertoriés sur la place de marché — cette capacité est vendue sous forme de [bare metal](https://clore.ai/bare-metal). Chiffres en direct : [Tarifs et disponibilité des GPU](/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/pricing.md).
{% endhint %}

## Étape 3 : Déployer

Cliquez sur **Louer** sur le serveur choisi, puis configurez :

* **Type de commande :** À la demande (prix fixe, garanti) ou Spot (basé sur les enchères, peut être surenchéri ; environ un tiers des serveurs le proposent à un prix inférieur à l’option à la demande)
* **Image Docker :** Voir les recettes ci-dessous
* **Ports :** Incluez toujours `22/tcp` (SSH) + le port de votre application
* **Environnement :** Ajoutez les clés API nécessaires

### 🚀 Recettes en un clic

#### Discuter avec l’IA (Ollama + Open WebUI)

Le moyen le plus simple d’exécuter l’IA en local — interface de type ChatGPT avec n’importe quel modèle ouvert.

```
Image : ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
Ports : 22/tcp, 8080/http
```

Après le déploiement, ouvrez l’URL HTTP → créez un compte → choisissez un modèle (Llama 4 Scout, Gemma 3, Qwen3.5) → discutez !

#### Génération d’images (ComfyUI)

Flux de travail basé sur des nœuds pour FLUX, Stable Diffusion et plus encore.

```
Image : yanwk/comfyui-boot:cu130-slim
Ports : 22/tcp, 8188/http
Environnement : CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
```

#### Génération d’images (Stable Diffusion WebUI)

Interface classique pour Stable Diffusion, SDXL et SD 3.5.

```
Image : universonic/stable-diffusion-webui:latest
Ports : 22/tcp, 8080/http
```

#### Serveur API LLM (vLLM)

Service de niveau production avec API compatible OpenAI.

```
Image : vllm/vllm-openai:latest
Ports : 22/tcp, 8000/http
Commande : vllm serve Qwen/Qwen3.5-9B-Instruct --host 0.0.0.0 --max-model-len 8192
```

#### Génération de musique (ACE-Step)

Générez des chansons complètes avec voix — fonctionne sur n’importe quel GPU 4 Go+ !

```
Ports : 22/tcp, 7860/http
```

Connectez-vous en SSH, puis :

```bash
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
```

## Étape 4 : Se connecter

Après le démarrage de votre commande :

1. Accédez à **Mes commandes** → trouvez votre commande active
2. **Interface Web :** Cliquez sur l’URL HTTP (par ex. `https://xxx.clorecloud.net`)
3. **SSH :** `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

{% hint style="warning" %}
**Le premier lancement prend 5 à 20 minutes** — le serveur télécharge les modèles IA depuis HuggingFace. Les erreurs HTTP 502 pendant ce temps sont normales. Attendez puis actualisez.
{% endhint %}

| Déployer            | Démarrage typique                    |
| ------------------- | ------------------------------------ |
| Ollama + Open WebUI | 3–5 min                              |
| ComfyUI             | 10–15 min                            |
| vLLM                | 5–15 min (selon la taille du modèle) |
| SD WebUI            | 10–20 min                            |

## Étape 5 : Commencez à créer

Une fois votre service en cours d’exécution, explorez les guides pour votre cas d’utilisation spécifique :

### 🤖 Modèles de langage (chat, code, raisonnement)

* [**Ollama**](/guides/guides_v2-fr/modeles-de-langage/ollama.md) — gestion des modèles la plus simple
* [**Llama 4 Scout**](/guides/guides_v2-fr/modeles-de-langage/llama4.md) — le dernier de Meta, contexte 10M
* [**Gemma 3**](/guides/guides_v2-fr/modeles-de-langage/gemma3.md) — le 27B de Google qui surpasse les modèles 405B
* [**Qwen3.5**](/guides/guides_v2-fr/modeles-de-langage/qwen35.md) — bat Claude 4.5 en maths (févr. 2026 !)
* [**DeepSeek-R1**](/guides/guides_v2-fr/modeles-de-langage/deepseek-r1.md) — raisonnement par chaîne de pensée
* [**vLLM**](/guides/guides_v2-fr/modeles-de-langage/vllm.md) — service d’API de production

### 🎨 Génération d’images

* [**FLUX.2 Klein**](/guides/guides_v2-fr/generation-dimages/flux2-klein.md) — < 0,5 s par image !
* [**ComfyUI**](/guides/guides_v2-fr/generation-dimages/comfyui.md) — flux de travail basés sur des nœuds
* [**FLUX.1**](/guides/guides_v2-fr/generation-dimages/flux.md) — qualité maximale avec LoRA + ControlNet
* [**Stable Diffusion 3.5**](/guides/guides_v2-fr/generation-dimages/stable-diffusion-3-5.md) — meilleur rendu du texte

### 🎬 Génération de vidéos

* [**FramePack**](/guides/guides_v2-fr/generation-video/framepack.md) — seulement 6 Go de VRAM nécessaires !
* [**Wan2.1**](/guides/guides_v2-fr/generation-video/wan-video.md) — T2V + I2V de haute qualité
* [**LTX-2**](/guides/guides_v2-fr/generation-video/ltx-video-2.md) — vidéo AVEC audio
* [**CogVideoX**](/guides/guides_v2-fr/generation-video/cogvideox.md) — le modèle vidéo de Zhipu AI

### 🔊 Audio et voix

* [**Qwen3-TTS**](/guides/guides_v2-fr/audio-et-voix/qwen3-tts.md) — clonage vocal, 10+ langues
* [**WhisperX**](/guides/guides_v2-fr/audio-et-voix/whisperx.md) — transcription + diarisation des locuteurs
* [**Dia TTS**](/guides/guides_v2-fr/audio-et-voix/dia-tts.md) — dialogue multi-locuteurs
* [**Kokoro**](/guides/guides_v2-fr/audio-et-voix/kokoro-tts.md) — TTS miniature, seulement 2 Go de VRAM

### 🎵 Musique

* [**ACE-Step**](/guides/guides_v2-fr/generation-musicale/ace-step.md) — chansons complètes avec < 4 Go de VRAM

### 💻 Codage IA

* [**TabbyML**](/guides/guides_v2-fr/outils-de-codage-ia/tabby.md) — Copilot auto-hébergé pour 4,50 $/mois
* [**Aider**](/guides/guides_v2-fr/outils-de-codage-ia/aider.md) — assistant de codage IA pour terminal

### 🧠 Entraînement

* [**Unsloth**](/guides/guides_v2-fr/entrainement/unsloth-finetune.md) — 2x plus rapide, 70 % de VRAM en moins
* [**Axolotl**](/guides/guides_v2-fr/entrainement/axolotl-training.md) — réglage fin basé sur YAML

## 💡 Conseils pour débutants

1. **Commencez avec Ollama** — c’est le moyen le plus simple d’essayer l’IA en local
2. **La RTX 4090 est le meilleur compromis** — gère 90 % des cas d’usage pour 0,14–0,42 $/h
3. **Utilisez les commandes Spot** pour les expériences interrompables — moins cher sur environ un tiers des serveurs, remise médiane d’environ 13 %
4. **Utilisez l’option À la demande** pour les tâches importantes — garanti, sans interruptions
5. **Téléchargez vos résultats** avant la fin de la commande — les fichiers sont ensuite supprimés
6. **Payez avec le jeton CLORE** — souvent de meilleurs tarifs que les stablecoins
7. **Vérifiez la RAM et le réseau** — une RAM insuffisante est la première cause d’échec

## Dépannage

| Problème                          | Solution                                                                                               |
| --------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| HTTP 502 pendant longtemps        | Attendez 10–20 min pour le premier démarrage ; vérifiez que la RAM est ≥ 16 Go                         |
| Le service ne démarre pas         | RAM trop faible (16 Go+ nécessaires) ou VRAM trop faible pour le modèle                                |
| Téléchargement du modèle lent     | Normal au premier lancement ; privilégiez les serveurs à 500 Mbit/s+                                   |
| Mémoire CUDA insuffisante         | Utilisez un modèle plus petit ou un GPU plus puissant ; essayez des versions quantifiées               |
| Impossible de se connecter en SSH | Vérifiez que le port est `22/tcp` dans la configuration ; attendez que le serveur démarre complètement |

## 🐍 SDK Python & CLI (recommandé)

Vous préférez le code aux clics ? Installez le SDK officiel :

```bash
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
```

Ou utilisez Python directement :

```python
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")
```

→ [Guide de démarrage rapide Python complet](/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/python-quickstart.md) | [Guide du SDK](/guides/guides_v2-fr/avance/python-sdk.md) | [Automatisation CLI](/guides/guides_v2-fr/avance/cli-automation.md)

## Besoin d’aide ?

* 📖 [Guide complet de dépannage](/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/clore-troubleshooting.md)
* 📊 [Tableau comparatif des GPU](/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/gpu-comparison.md)
* 💰 [Référence des tarifs](/guides/guides_v2-fr/premiers-pas/pricing.md)
* 💬 [Discord](https://discord.com/invite/clore-ai)
* 💬 [Telegram](https://t.me/clorechat)
* 📧 <support@clore.ai>


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# Agent Instructions
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## 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/quickstart.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`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.