Démarrage rapide

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.

Étape 1 : Créer un compte et ajouter des fonds

1. Accédez à 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 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 $

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

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

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. Chiffres en direct : Tarifs et disponibilité des GPU.

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 :

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>

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.

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 — gestion des modèles la plus simple

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

• Gemma 3 — le 27B de Google qui surpasse les modèles 405B

• Qwen3.5 — bat Claude 4.5 en maths (févr. 2026 !)

• DeepSeek-R1 — raisonnement par chaîne de pensée

• vLLM — service d’API de production

🎨 Génération d’images

• FLUX.2 Klein — < 0,5 s par image !

• ComfyUI — flux de travail basés sur des nœuds

• FLUX.1 — qualité maximale avec LoRA + ControlNet

• Stable Diffusion 3.5 — meilleur rendu du texte

🎬 Génération de vidéos

• FramePack — seulement 6 Go de VRAM nécessaires !

• Wan2.1 — T2V + I2V de haute qualité

• LTX-2 — vidéo AVEC audio

• CogVideoX — le modèle vidéo de Zhipu AI

🔊 Audio et voix

• Qwen3-TTS — clonage vocal, 10+ langues

• WhisperX — transcription + diarisation des locuteurs

• Dia TTS — dialogue multi-locuteurs

• Kokoro — TTS miniature, seulement 2 Go de VRAM

🎵 Musique

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

💻 Codage IA

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

• Aider — assistant de codage IA pour terminal

🧠 Entraînement

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

• Axolotl — 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 :

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 :

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 | Guide du SDK | Automatisation CLI

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