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# समस्या निवारण

Clore.ai GPU किरायों के लिए सामान्य समस्याएँ और समाधान

CLORE.AI मार्केटप्लेस पर GPU सर्वर किराये पर लेते समय सामान्य समस्याएँ और समाधान।

{% hint style="success" %}
सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं, जिन्हें किराए पर लिया गया है [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

{% hint style="info" %}
यह मार्गदर्शिका CLORE.AI प्लेटफ़ॉर्म की तकनीकी दस्तावेज़ीकरण पर आधारित है।
{% endhint %}

## विषय सूची

* [ऑर्डर बनाने की समस्याएँ](#order-creation-issues)
* [कनेक्शन समस्याएँ](#connection-issues)
* [कंटेनर समस्याएँ](#container-issues)
* [GPU समस्याएँ](#gpu-issues)
* [भुगतान समस्याएँ](#payment-issues)
* [प्लेटफ़ॉर्म सीमाएँ](#platform-limits)

***

## ऑर्डर बनाने की समस्याएँ

### ऑर्डर विफल: "अपर्याप्त बैलेंस"

**कारण:** निर्माण शुल्क और न्यूनतम जमा को कवर करने के लिए पर्याप्त धन नहीं है।

**समाधान:**

* चयनित मुद्रा (CLORE, BTC, या USDT/USDC) में अपना बैलेंस जाँचें
* ऑर्डर बनते समय निर्माण शुल्क लिया जाता है
* कई घंटों के किराये के लिए पर्याप्त राशि के साथ अपना बैलेंस टॉप अप करें

### ऑर्डर विफल: "सर्वर उपलब्ध नहीं है"

**कारण:** सर्वर पहले से किराये पर है या ऑफ़लाइन है।

**समाधान:**

* मार्केटप्लेस पृष्ठ को रीफ़्रेश करें
* सर्वर स्थिति जाँचें (ऑनलाइन/ऑफ़लाइन संकेतक)
* स्पॉट किराये के लिए - हो सकता है आपकी बोली से ऊपर बोली लगी हो

### ऑर्डर "Creating" स्थिति में अटका हुआ है

**कारण:** कंटेनर डिप्लॉय हो रहा है या कोई त्रुटि हुई है।

**समाधान:**

1. 2-5 मिनट प्रतीक्षा करें (Docker इमेज डाउनलोड की जा रही है)
2. में लॉग्स देखें **मेरे ऑर्डर**
3. बड़ी इमेजें (10GB+) डाउनलोड होने में अधिक समय लेती हैं
4. यदि 10 मिनट से अधिक अटका रहे - रद्द करें और पुनः प्रयास करें

***

## कनेक्शन समस्याएँ

### SSH के माध्यम से कनेक्ट नहीं हो पा रहा

**कारण:** पोर्ट कॉन्फ़िगर नहीं है या कंटेनर तैयार नहीं है।

**चेकलिस्ट:**

1. पोर्ट 22 को इस रूप में सेट किया जाना चाहिए **TCP** (HTTP नहीं)
2. कंटेनर स्थिति होनी चाहिए **सक्रिय** (Creating नहीं)
3. से सही मैप किया गया पोर्ट उपयोग करें **मेरे ऑर्डर**

**सही SSH कमांड:**

```bash
ssh -p <MAPPED_PORT> root@<PROXY_ADDRESS>
```

जहाँ `<MAPPED_PORT>` सार्वजनिक पोर्ट है (उदा., 45678), पोर्ट 22 नहीं।

### SSH काम करता है लेकिन वेब इंटरफ़ेस नहीं खुलता

**कारण:** पोर्ट HTTP के बजाय TCP के रूप में सेट है, या सेवा चल नहीं रही है।

**समाधान:**

1. वेब इंटरफ़ेस पोर्ट को इस रूप में सेट किया जाना चाहिए **HTTP** (TCP नहीं)
2. सेवा को इस पर सुनना चाहिए `0.0.0.0`, न कि `localhost`
3. लॉग्स जाँचें - सेवा स्टार्टअप पर क्रैश हो सकती है

**सही पोर्ट कॉन्फ़िगरेशन:**

```
22/tcp      - SSH एक्सेस
7860/http   - Gradio/WebUI इंटरफ़ेस
8000/http   - API सर्वर
```

### "Connection refused" त्रुटि

**कारण:** कंटेनर के अंदर की सेवा चल नहीं रही है या गलत पते पर सुन रही है।

**समाधान:**

1. कंटेनर में SSH करके सेवा की स्थिति जाँचें:

   ```bash
   ps aux | grep python
   netstat -tlnp
   ```
2. सेवा को इस पर सुनना चाहिए `0.0.0.0`, न कि `127.0.0.1`:

   ```bash
   # गलत:
   python app.py --host 127.0.0.1

   # सही:
   python app.py --host 0.0.0.0
   ```

### "Connection timed out" त्रुटि

**कारण:** गलत पता/पोर्ट या नेटवर्क समस्याएँ।

**चेकलिस्ट:**

1. से Proxy पता का उपयोग करें **मेरे ऑर्डर** (सर्वर IP नहीं!)
2. मैप किया गया पोर्ट उपयोग करें (सार्वजनिक पोर्ट, कंटेनर पोर्ट नहीं)
3. सही प्रोटोकॉल का उपयोग करें (HTTP पोर्ट के लिए http\://)

***

## कंटेनर समस्याएँ

### कंटेनर बार-बार पुनः शुरू हो रहा है

**कारण:** स्टार्टअप कमांड में त्रुटि या अपर्याप्त संसाधन।

**समाधान:**

1. में लॉग्स देखें **मेरे ऑर्डर**
2. स्टार्टअप कमांड को सरल बनाएं:

   ```bash
   # खराब - लंबा कमांड विफल हो सकता है:
   apt update && \ apt install -y ... && pip install ... && python ...

   # बेहतर - सरल कमांड से शुरू करें:
   sleep infinity
   ```
3. फिर SSH के माध्यम से प्रवेश करें और मैन्युअली कॉन्फ़िगर करें

### कंटेनर रीसेट नहीं किया जा सकता

**कारण:** रीसेट के बीच कूलडाउन अवधि।

**तथ्य:** रीसेट कंटेनर में एक **120 सेकंड** कूलडाउन है।

**समाधान:** रीसेट प्रयासों के बीच 2 मिनट प्रतीक्षा करें।

### रीस्टार्ट के बाद डेटा खो गया

**कारण:** डेटा स्थायी स्टोरेज में नहीं है।

**महत्वपूर्ण:**

* कंटेनर के अंदर डेटा **सुरक्षित रहता है** रीसेट कंटेनर पर
* डेटा **खो जाता है** जब ऑर्डर रद्द होता है या समाप्त हो जाता है
* किराया समाप्त करने से पहले हमेशा परिणाम डाउनलोड करें:

  ```bash
  scp -P <port> root@<proxy>:/workspace/results.tar.gz ./
  ```

### स्टार्टअप कमांड निष्पादित नहीं हो रहा है

**कारण:** सिंटैक्स त्रुटि या इमेज समस्या।

**सामान्य गलतियाँ:**

```bash

# त्रुटि: \ के बाद अतिरिक्त स्पेस
apt update && \
apt install -y git   # <-- अगली पंक्ति से पहले स्पेस

# सही:
apt update && \
apt install -y git && \
python app.py
```

**समाधान:**

1. सरल स्टार्टअप का उपयोग करें: `bash` या `sleep infinity`
2. सब कुछ SSH के माध्यम से कॉन्फ़िगर करें
3. या पहले से इंस्टॉल किए गए सॉफ़्टवेयर के साथ कस्टम Docker इमेज बनाएं

***

## GPU समस्याएँ

### कंटेनर में GPU दिखाई नहीं दे रहा

**जाँचें:**

```bash
nvidia-smi
```

**यदि कमांड नहीं मिला:**

* Docker इमेज में CUDA का समर्थन होना चाहिए
* CUDA-सक्षम इमेजों का उपयोग करें: `pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-runtime`

**यदि GPU प्रदर्शित नहीं होता:**

* सत्यापित करें कि सर्वर में GPU है (मार्केटप्लेस लिस्टिंग जाँचें)
* सर्वर प्रदाता से संपर्क करें

### CUDA version mismatch

**त्रुटि:** `CUDA driver version, CUDA runtime version के लिए अपर्याप्त है`

**कारण:** इमेज में CUDA संस्करण सर्वर ड्राइवर के साथ असंगत है।

**समाधान:**

* ड्राइवर संस्करण जाँचें: `nvidia-smi` (ऊपरी दाएँ कोने में)
* संगत CUDA संस्करण वाली इमेज का उपयोग करें
* सुरक्षित विकल्प: CUDA 12.8 (Turing से Blackwell तक हर कार्ड पर काम करता है) — देखें [CUDA और PyTorch संगतता](/guides/guides_v2-hi/getting-started/cuda-pytorch-compatibility.md)

### GPU मेमोरी समाप्त

**त्रुटि:** `CUDA out of memory`

**समाधान:**

1. छोटा मॉडल या क्वांटाइज़ेशन उपयोग करें
2. मेमोरी अनुकूलन फ्लैग जोड़ें:
   * Stable Diffusion: `--medvram` या `--lowvram`
   * LLM: `load_in_4bit=True` या `load_in_8bit=True`
3. मेमोरी साफ़ करें: `torch.cuda.empty_cache()`
4. अधिक VRAM वाला सर्वर किराये पर लें

***

## भुगतान समस्याएँ

### समर्थित मुद्राएँ

CLORE.AI तीन मुद्राओं का समर्थन करता है:

* **CLORE** - प्लेटफ़ॉर्म का मूल टोकन
* **BTC** - Bitcoin
* **USD** - स्थिर मुद्राएँ (यदि प्रदाता द्वारा सक्षम हों)

### ऑर्डर रद्द: "अधिक बोली लगाई गई"

**कारण:** स्पॉट मार्केट में किसी ने अधिक कीमत की पेशकश की।

**समाधान:**

* उपयोग करें **ऑन-डिमांड** गारंटीकृत किराये के लिए
* या अपनी स्पॉट बोली कीमत बढ़ाएँ

### बैलेंस चार्ज हुआ लेकिन ऑर्डर नहीं बना

**कारण:** ऑर्डर विफल होने पर भी निर्माण शुल्क लिया जाता है।

**समाधान:**

* निर्माण शुल्क आमतौर पर न्यूनतम होता है
* इतिहास में रद्द करने का कारण जाँचें
* बार-बार आने वाली समस्याओं के लिए सहायता से संपर्क करें

***

## प्लेटफ़ॉर्म सीमाएँ

CLORE.AI कोडबेस से सत्यापित:

| पैरामीटर               | सीमा                   |
| ---------------------- | ---------------------- |
| प्रति ऑर्डर पोर्ट      | **5**                  |
| कुल पर्यावरण चर        | **12,288 वर्ण** (12KB) |
| एकल पर्यावरण चर का नाम | 128 वर्ण               |
| एकल पर्यावरण चर का मान | 1,536 वर्ण             |
| SSH कुंजी              | **3,072 वर्ण**         |
| SSH पासवर्ड            | **32 वर्ण**            |
| Jupyter टोकन           | **32 वर्ण**            |
| कंटेनर रीसेट कूलडाउन   | **120 सेकंड**          |
| पोर्ट सीमा             | 1-65535                |
| पोर्ट प्रोटोकॉल        | केवल TCP या HTTP       |

***

## पर्यावरण चर

SSH और Jupyter एक्सेस के लिए पर्यावरण चर का उपयोग करें:

| वेरिएबल         | उद्देश्य                 | अधिकतम लंबाई |
| --------------- | ------------------------ | ------------ |
| `SSH_KEY`       | आपकी सार्वजनिक SSH कुंजी | 3,072 वर्ण   |
| `SSH_PASSWORD`  | SSH पासवर्ड              | 32 वर्ण      |
| `JUPYTER_TOKEN` | Jupyter नोटबुक टोकन      | 32 वर्ण      |

**उदाहरण कॉन्फ़िगरेशन:**

```
SSH_PASSWORD=mypassword123
JUPYTER_TOKEN=mysecrettoken
```

***

## निदान कमांड

```bash

# GPU जांचें
nvidia-smi

# मेमोरी उपयोग जाँचें
free -h

# डिस्क स्थान जाँचें
df -h

# चल रही प्रक्रियाएँ जाँचें
ps aux | grep python

# खुले पोर्ट जाँचें
netstat -tlnp

# हाल के त्रुटि लॉग जाँचें
dmesg | tail -50

# GPU मेमोरी साफ़ करें (Python)
import torch
torch.cuda.empty_cache()
```

***

## सहायता प्राप्त करना

यदि समस्या बनी रहती है:

1. जाँचें [CLORE.AI दस्तावेज़ीकरण](https://docs.clore.ai/)
2. लॉग और स्क्रीनशॉट के साथ समस्या का वर्णन करें
3. ऑर्डर ID और सर्वर ID शामिल करें


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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-hi/getting-started/clore-troubleshooting.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.