क्विकस्टार्ट
कोई पूर्व GPU या AI अनुभव आवश्यक नहीं। यह गाइड आपको शून्य से लेकर 5 मिनट में AI चलाने तक ले जाता है।
चरण 1: खाता बनाएं और फंड जोड़ें
जाएँ clore.ai → साइन अप
अपने ईमेल को सत्यापित करें
जाएँ खाता → जमा
के माध्यम से फंड जोड़ें CLORE, BTC, USDT, या USDC (शुरू करने के लिए न्यूनतम ~$5)
चरण 2: एक GPU चुनें
पर जाएँ मार्केटप्लेस और अपने कार्य के आधार पर चुनें:
AI के साथ चैट (7B मॉडल्स)
RTX 3060 12GB
~$0.15
AI के साथ चैट (32B मॉडल्स)
RTX 4090 24GB
~$0.50
छवियाँ जनरेट करें (FLUX)
RTX 3090 24GB
~$0.30
वीडियो जनरेट करें
RTX 4090 24GB
~$0.50
संगीत जनरेट करें
कोई भी GPU 4GB+
~$0.15
वॉइस क्लोनिंग / TTS
RTX 3060 6GB+
~$0.15
ऑडियो ट्रांसक्राइब करें
RTX 3060 8GB+
~$0.15
एक मॉडल को फाइन-ट्यून करें
RTX 4090 24GB
~$0.50
70B+ मॉडल्स चलाएं
A100 80GB
~$2.00
महत्वपूर्ण — केवल GPU ही नहीं जांचें!
रैम: अधिकांश AI वर्कलोड के लिए न्यूनतम 16GB+
नेटवर्क: 500Mbps+ सुझाई जाती है (मॉडल HuggingFace से डाउनलोड होते हैं)
डिस्क: मॉडल स्टोरेज के लिए 50GB+ फ्री स्पेस
त्वरित GPU गाइड
RTX 3060
12GB
$0.15–0.30/दिन
TTS, संगीत, छोटे मॉडल्स
RTX 3090
24GB
$0.30–1.00/दिन
इमेज जनरेशन, 32B मॉडल्स
RTX 4090
24GB
$0.50–2.00/दिन
35B तक सब कुछ, तेज़ इन्फरेंस
RTX 5090
32GB
$1.50–3.00/दिन
70B क्वांटाइज़्ड, सबसे तेज़
A100 80GB
80GB
$2.00–4.00/दिन
70B FP16, गंभीर प्रशिक्षण
H100 80GB
80GB
$3.00–6.00/दिन
400B+ MoE मॉडल्स
चरण 3: डिप्लॉय करें
क्लिक करें किराए पर लें अपने चुने हुए सर्वर पर, फिर कॉन्फ़िगर करें:
ऑर्डर प्रकार: ऑन-डिमांड (गारंटीकृत) या स्पॉट (30–50% सस्ता, बाधित हो सकता है)
Docker इमेज: नीचे रेसिपीज़ देखें
पोर्ट: हमेशा शामिल करें
22/tcp(SSH) + आपका ऐप पोर्टपर्यावरण: आवश्यक किसी भी API कुंजी को जोड़ें
🚀 एक-क्लिक रेसिपीज़
AI के साथ चैट (Ollama + Open WebUI)
लोकल AI चलाने का सबसे आसान तरीका — किसी भी ओपन मॉडल के साथ ChatGPT-जैसी इंटरफ़ेस।
डिप्लॉय के बाद, HTTP URL खोलें → खाता बनाएं → एक मॉडल चुनें (Llama 4 Scout, Gemma 3, Qwen3.5) → चैट करें!
इमेज जनरेशन (ComfyUI)
FLUX, Stable Diffusion, और अधिक के लिए नोड-आधारित वर्कफ़्लो।
इमेज जनरेशन (Stable Diffusion WebUI)
Stable Diffusion, SDXL, और SD 3.5 के लिए क्लासिक UI।
LLM API सर्वर (vLLM)
OpenAI-संगत API के साथ प्रोडक्शन-ग्रेड सर्विंग।
संगीत जनरेशन (ACE-Step)
पूरा गाना वॉकल्स के साथ जनरेट करें — किसी भी 4GB+ GPU पर काम करता है!
SSH करें, फिर:
चरण 4: कनेक्ट करें
आपका ऑर्डर शुरू होने के बाद:
जाएँ मेरे ऑर्डर → अपना सक्रिय ऑर्डर खोजें
वेब UI: HTTP URL पर क्लिक करें (उदा.,
https://xxx.clorecloud.net)SSH:
ssh -p <port> root@<proxy-address>
पहला लॉन्च 5–20 मिनट लेता है — सर्वर HuggingFace से AI मॉडल डाउनलोड करता है। इस दौरान HTTP 502 त्रुटियाँ सामान्य हैं। प्रतीक्षा करें और रिफ्रेश करें।
Ollama + Open WebUI
3–5 मिनट
ComfyUI
10–15 मिनट
vLLM
5–15 मिनट (मॉडल साइज पर निर्भर करता है)
SD WebUI
10–20 मिनट
चरण 5: क्रिएट करना शुरू करें
एक बार आपकी सेवा चलने के बाद, अपने विशेष उपयोग केस के लिए गाइड खोजें:
🤖 भाषा मॉडल (चैट, कोड, तर्क)
Ollama — मॉडल प्रबंधन सबसे आसान
Llama 4 Scout — Meta का नवीनतम, 10M संदर्भ
Gemma 3 — Google का 27B जो 405B मॉडलों को हराता है
Qwen3.5 — गणित में Claude 4.5 को हराया (फ़रवरी 2026!)
DeepSeek-R1 — चेन-ऑफ-थॉट तर्क
vLLM — प्रोडक्शन API सर्विंग
🎨 इमेज जनरेशन
FLUX.2 Klein — प्रत्येक छवि < 0.5 सेकंड!
ComfyUI — नोड-आधारित वर्कफ़्लो
FLUX.1 — LoRA + ControlNet के साथ उच्चतम गुणवत्ता
Stable Diffusion 3.5 — सर्वश्रेष्ठ टेक्स्ट रेंडरिंग
🎬 वीडियो जनरेशन
FramePack — केवल 6GB VRAM की आवश्यकता!
Wan2.1 — उच्च गुणवत्ता T2V + I2V
LTX-2 — ऑडियो के साथ वीडियो
CogVideoX — Zhipu AI का वीडियो मॉडल
🔊 ऑडियो और वॉइस
Qwen3-TTS — वॉइस क्लोनिंग, 10+ भाषाएँ
WhisperX — ट्रांसक्रिप्शन + स्पीकर डायराइज़ेशन
Dia TTS — मल्टी-स्पीकर संवाद
Kokoro — छोटा TTS, केवल 2GB VRAM
🎵 संगीत
ACE-Step — < 4GB VRAM पर पूरा गाना
💻 AI कोडिंग
🧠 ट्रेनिंग
💡 शुरुआतीयों के लिए टिप्स
Ollama से शुरू करें — लोकल AI आज़माने का सबसे आसान तरीका है
RTX 4090 सबसे उपयुक्त है — $0.50–2/दिन पर 90% उपयोग मामलों को संभालता है
स्पॉट ऑर्डर का उपयोग करें प्रयोगों के लिए — 30–50% सस्ता
ऑन-डिमांड का उपयोग करें महत्वपूर्ण काम के लिए — गारंटीकृत, बिना बाधा के
अपने आउटपुट डाउनलोड करें ऑर्डर समाप्त होने से पहले — फाइलें बाद में हटाई जाती हैं
CLORE टोकन के साथ भुगतान करें — अक्सर स्टेबलकॉइंस की तुलना में बेहतर दरें
रैम और नेटवर्क जाँचें — कम RAM फेलियर्स का #1 कारण है
समस्याओं का निवारण
लंबे समय के लिए HTTP 502
पहली स्टार्टअप के लिए 10–20 मिनट प्रतीक्षा करें; RAM ≥ 16GB जाँचें
सर्विस शुरू नहीं होगी
रैम बहुत कम (16GB+ की आवश्यकता) या मॉडल के लिए VRAM बेहद छोटा
मॉडल डाउनलोड धीमा है
पहली रन पर सामान्य; 500Mbps+ सर्वर पसंद करें
CUDA में आउट ऑफ मेमोरी
छोटा मॉडल या बड़ा GPU उपयोग करें; क्वांटाइज़्ड संस्करण आज़माएँ
SSH नहीं कर पा रहे
कन्फ़िग में पोर्ट जाँचें 22/tcp ; सर्वर के पूरी तरह से स्टार्ट होने की प्रतीक्षा करें
मदद चाहिए?
Last updated
Was this helpful?