Démarrage rapide

Aucune expérience préalable en GPU ou en IA nécessaire. Ce guide vous amène de zéro à l'exécution d'IA en 5 minutes.

Étape 1 : Créer un compte et ajouter des fonds

1. Aller à la clore.ai → S'inscrire

2. Vérifiez votre email

3. Aller à la Compte → Dépôt

4. Ajouter des fonds via CLORE, BTC, USDT, ou USDC (minimum ~5 $ pour commencer)

Étape 2 : Choisir un GPU

Aller à Place de marché et choisir en fonction de votre tâche :

Ce que je veux faire	GPU minimum	Budget / jour
Discuter avec l'IA (modèles 7B)	RTX 3060 12GB	~$0.15
Discuter avec l'IA (modèles 32B)	RTX 4090 24GB	~$0.50
Générer des images (FLUX)	RTX 3090 24GB	~$0.30
Générer des vidéos	RTX 4090 24GB	~$0.50
Générer de la musique	N'importe quel GPU 4GB+	~$0.15
Clonage de voix / TTS	RTX 3060 6GB+	~$0.15
Transcrire de l'audio	RTX 3060 8GB+	~$0.15
Affiner un modèle	RTX 4090 24GB	~$0.50
Exécuter des modèles 70B+	A100 80GB	~$2.00

Important — vérifiez plus que le GPU !

• RAM : 16 Go+ minimum pour la plupart des charges IA

• Réseau : 500 Mbps+ recommandé (les modèles se téléchargent depuis HuggingFace)

• Disque : 50 Go+ d'espace libre pour le stockage des modèles

Guide rapide du GPU

GPU	VRAM	Prix	Point idéal pour
RTX 3060	12Go	0,15–0,30 $/jour	TTS, musique, petits modèles
RTX 3090	24 Go	0,30–1,00 $/jour	Génération d'images, modèles 32B
RTX 4090	24 Go	0,50–2,00 $/jour	Tout jusqu'à 35B, inférence rapide
RTX 5090	32Go	1,50–3,00 $/jour	70B quantifié, le plus rapide
A100 80GB	80GB	2,00–4,00 $/jour	70B FP16, entraînement sérieux
H100 80GB	80GB	3,00–6,00 $/jour	Modèles MoE 400B+

Étape 3 : Déployer

Cliquez Louer sur le serveur choisi, puis configurer :

• Type de commande : À la demande (garanti) ou Spot (30–50 % moins cher, peut être interrompu)

• Image Docker : Voir les recettes ci-dessous

• Ports : Inclure toujours 22/tcp (SSH) + le port de votre application

• Environnement : Ajouter toutes les clés API nécessaires

🚀 Recettes en un clic

Discuter avec l'IA (Ollama + Open WebUI)

La façon la plus simple d'exécuter l'IA locale — 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.

Image : yanwk/comfyui-boot:cu126-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 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 chant — fonctionne sur n'importe quel GPU 4GB+ !

Ports : 22/tcp, 7860/http

Connectez-vous en SSH, puis :

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. Aller à la 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@<adresse-proxy>

Le premier lancement prend 5–20 minutes — le serveur télécharge les modèles d'IA depuis HuggingFace. Les erreurs HTTP 502 pendant ce temps sont normales. Attendez et actualisez.

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

Étape 5 : Commencer 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)

• composant Ollama — gestion des modèles la plus simple

• Llama 4 Scout — le dernier de Meta, contexte 10M

• Gemma 3 — le 27B de Google qui bat des modèles 405B

• Qwen3.5 — a battu Claude 4.5 en mathématiques (févr. 2026 !)

• DeepSeek-R1 — raisonnement en chaîne de pensée

• vLLM — service API de production

🎨 Génération d'images

• FLUX.2 Klein — < 0,5 s par image !

• ComfyUI — flux de travail basés sur des nœuds

• FLUX.1 — meilleure qualité avec LoRA + ControlNet

• Stable Diffusion 3.5 — meilleur rendu du texte

🎬 Génération vidéo

• FramePack — seulement 6 Go de VRAM nécessaires !

• Wan2.1 — T2V + I2V de haute qualité

• LTX-2 — vidéo AVEC audio

• CogVideoX — modèle vidéo de Zhipu AI

🔊 Audio & Voix

• Qwen3-TTS — clonage de voix, 10+ langues

• WhisperX — transcription + diarisation des locuteurs

• Dia TTS — dialogue multi-interlocuteurs

• Kokoro — petit TTS, seulement 2 Go de VRAM

🎵 Musique

• ACE-Step — chansons complètes sur < 4 Go de VRAM

💻 Codage IA

• TabbyML — Copilot auto-hébergé pour 4,50 $/mois

• Aider — assistant de codage IA en terminal

🧠 Entraînement

• Unsloth — 2x plus rapide, 70 % moins de VRAM

• Axolotl — fine-tuning basé sur YAML

💡 Conseils pour les débutants

1. Commencez avec Ollama — c'est la façon la plus simple d'essayer l'IA localement

2. La RTX 4090 est le point idéal — gère 90 % des cas d'utilisation à 0,50–2 $/jour

3. Utilisez des commandes Spot pour des expérimentations — 30–50 % moins cher

4. Utilisez On-Demand pour un travail important — garanti, sans interruptions

5. Téléchargez vos résultats avant la fin de la commande — les fichiers sont supprimés après

6. Payez avec le token CLORE — souvent de meilleurs tarifs que les stablecoins

7. Vérifiez la RAM et le réseau — une RAM faible est la cause n°1 des échecs

Dépannage

Problème	Solution
HTTP 502 pendant longtemps	Attendez 10–20 min pour le premier démarrage ; vérifiez RAM ≥ 16 Go
Le service ne démarre pas	RAM trop faible (nécessite 16 Go+) ou VRAM trop petite pour le modèle
Téléchargement lent du modèle	Normal au premier lancement ; privilégiez des serveurs 500 Mbps+
CUDA out of memory	Utilisez un modèle plus petit ou un GPU plus grand ; essayez des versions quantifiées
Impossible de se connecter en SSH	Vérifiez que le port est 22/tcp dans la config ; attendez que le serveur ait complètement démarré

Besoin d'aide ?

• 📖 Guide complet de dépannage

• 📊 Tableau comparatif des GPU

• 💰 Référence des prix

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