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# त्वरित शुरुआत

{% hint style="success" %}
पहले से GPU या AI का कोई अनुभव आवश्यक नहीं। यह गाइड आपको शून्य से 5 मिनट में AI चलाने तक पहुंचाता है।
{% endhint %}

## चरण 1: खाता बनाएं और धन जोड़ें

1. पर जाएं [clore.ai](https://clore.ai) → **साइन अप**
2. अपना ईमेल सत्यापित करें
3. पर जाएं **खाता** → **जमा**
4. इसके माध्यम से फंड जोड़ें **CLORE**, **BTC**, **USDT**, या **USDC** (आरम्भ के लिए न्यूनतम \~ $5)

## चरण 2: एक GPU चुनें

पर जाएं [मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace) और अपने कार्य के आधार पर चुनें:

| मैं क्या करना चाहता/चाहती हूँ | न्यूनतम GPU     | बजट/दिन |
| ----------------------------- | --------------- | ------- |
| AI से चैट (7B मॉडल)           | RTX 3060 12GB   | \~$0.15 |
| AI से चैट (32B मॉडल)          | RTX 4090 24GB   | \~$0.50 |
| छवियाँ बनाना (FLUX)           | RTX 3090 24GB   | \~$0.30 |
| वीडियो बनाना                  | RTX 4090 24GB   | \~$0.50 |
| संगीत बनाना                   | कोई भी GPU 4GB+ | \~$0.15 |
| वॉइस क्लोनिंग / TTS           | RTX 3060 6GB+   | \~$0.15 |
| ऑडियो ट्रांसक्राइब करना       | RTX 3060 8GB+   | \~$0.15 |
| मॉडल को फाइन-ट्यून करना       | RTX 4090 24GB   | \~$0.50 |
| 70B+ मॉडल चलाना               | A100 80GB       | \~$2.00 |

{% hint style="danger" %}
**महत्वपूर्ण — केवल GPU ही नहीं देखें!**

* **RAM:** अधिकांश AI वर्कलोड के लिए न्यूनतम 16GB+
* **नेटवर्क:** 500Mbps+ की सिफारिश (मॉडल HuggingFace से डाउनलोड होते हैं)
* **डिस्क:** मॉडल संग्रहण के लिए 50GB+ खाली स्थान
  {% endhint %}

### त्वरित GPU मार्गदर्शिका

| GPU           | VRAM | कीमत           | उपयुक्तता                    |
| ------------- | ---- | -------------- | ---------------------------- |
| **RTX 3060**  | 12GB | $0.15–0.30/दिन | TTS, संगीत, छोटे मॉडल        |
| **RTX 3090**  | 24GB | $0.30–1.00/दिन | इमेज जनरेशन, 32B मॉडल        |
| **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 मॉडल               |

## चरण 3: तैनात करें

क्लिक करें **किराए पर लें** अपने चुने हुए सर्वर पर, फिर कॉन्फ़िगर करें:

* **आर्डर प्रकार:** ऑन-डिमांड (गारंटीड) या स्पॉट (30–50% सस्ता, बाधित हो सकता है)
* **Docker इमेज:** नीचे रेसिपीज़ देखें
* **पोर्ट्स:** हमेशा शामिल करें `22/tcp` (SSH) + आपका एप पोर्ट
* **पर्यावरण:** कोई भी आवश्यक API कुंजी जोड़ें

### 🚀 वन-क्लिक रेसिपीज़

#### AI से चैट (Ollama + Open WebUI)

स्थानीय AI चलाने का सबसे आसान तरीका — किसी भी ओपन मॉडल के साथ ChatGPT जैसा इंटरफ़ेस।

```
इमेज: ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
पोर्ट्स: 22/tcp, 8080/http
```

तैनाती के बाद, HTTP URL खोलें → खाता बनाएं → एक मॉडल चुनें (Llama 4 Scout, Gemma 3, Qwen3.5) → चैट शुरू करें!

#### इमेज जनरेशन (ComfyUI)

FLUX, Stable Diffusion और अधिक के लिए नोड-आधारित वर्कफ़्लो।

```
इमेज: yanwk/comfyui-boot:cu126-slim
पोर्ट्स: 22/tcp, 8188/http
पर्यावरण: CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
```

#### इमेज जनरेशन (Stable Diffusion WebUI)

Stable Diffusion, SDXL, और SD 3.5 के लिए क्लासिक UI।

```
इमेज: universonic/stable-diffusion-webui:latest
पोर्ट्स: 22/tcp, 8080/http
```

#### LLM API सर्वर (vLLM)

OpenAI-संगत API के साथ प्रोडक्शन-ग्रेड सर्विंग।

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

#### संगीत जनरेशन (ACE-Step)

वोकल के साथ पूरे गीत जनरेट करें — किसी भी 4GB+ GPU पर काम करता है!

```
पोर्ट्स: 22/tcp, 7860/http
```

SSH करें, फिर:

```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
```

## चरण 4: जुड़ें

आपका ऑर्डर शुरू होने के बाद:

1. पर जाएं **मेरे ऑर्डर** → अपना सक्रिय ऑर्डर ढूंढें
2. **वेब UI:** HTTP URL पर क्लिक करें (उदा., `https://xxx.clorecloud.net`)
3. **SSH:** `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

{% hint style="warning" %}
**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।
{% endhint %}

| तैनात करें          | सामान्य स्टार्टअप समय           |
| ------------------- | ------------------------------- |
| Ollama + Open WebUI | 3–5 मिनट                        |
| ComfyUI             | 10–15 मिनट                      |
| vLLM                | 5–15 मिनट (मॉडल साइज पर निर्भर) |
| SD WebUI            | 10–20 मिनट                      |

## चरण 5: क्रिएट करना शुरू करें

एक बार आपकी सेवा चलने लगे, अपने विशिष्ट उपयोग के लिए गाइड एक्सप्लोर करें:

### 🤖 भाषा मॉडल (चैट, कोड, तर्क)

* [**Ollama**](/guides/guides_v2-hi/language-models/ollama.md) — मॉडल प्रबंधन का सबसे आसान तरीका
* [**Llama 4 Scout**](/guides/guides_v2-hi/language-models/llama4.md) — Meta का नवीनतम, 10M संदर्भ
* [**Gemma 3**](/guides/guides_v2-hi/language-models/gemma3.md) — Google का 27B जो 405B मॉडलों को मात देता है
* [**Qwen3.5**](/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen35.md) — गणित में Claude 4.5 को हराया (फरवरी 2026!)
* [**DeepSeek-R1**](/guides/guides_v2-hi/language-models/deepseek-r1.md) — चैन-ऑफ-थॉट तर्क
* [**vLLM**](/guides/guides_v2-hi/language-models/vllm.md) — प्रोडक्शन API सर्विंग

### 🎨 इमेज जनरेशन

* [**FLUX.2 Klein**](/guides/guides_v2-hi/image-generation/flux2-klein.md) — < 0.5 सेकंड प्रति छवि!
* [**ComfyUI**](/guides/guides_v2-hi/image-generation/comfyui.md) — नोड-आधारित वर्कफ़्लो
* [**FLUX.1**](/guides/guides_v2-hi/image-generation/flux.md) — LoRA + ControlNet के साथ सर्वोच्च गुणवत्ता
* [**Stable Diffusion 3.5**](/guides/guides_v2-hi/image-generation/stable-diffusion-3-5.md) — सर्वश्रेष्ठ टेक्स्ट रेंडरिंग

### 🎬 वीडियो जनरेशन

* [**FramePack**](/guides/guides_v2-hi/video-generation/framepack.md) — केवल 6GB VRAM की आवश्यकता!
* [**Wan2.1**](/guides/guides_v2-hi/video-generation/wan-video.md) — उच्च गुणवत्ता T2V + I2V
* [**LTX-2**](/guides/guides_v2-hi/video-generation/ltx-video-2.md) — ऑडियो के साथ वीडियो
* [**CogVideoX**](/guides/guides_v2-hi/video-generation/cogvideox.md) — Zhipu AI का वीडियो मॉडल

### 🔊 ऑडियो और वॉइस

* [**Qwen3-TTS**](/guides/guides_v2-hi/audio-and-voice/qwen3-tts.md) — वॉइस क्लोनिंग, 10+ भाषाएँ
* [**WhisperX**](/guides/guides_v2-hi/audio-and-voice/whisperx.md) — ट्रांसक्रिप्शन + स्पीकर डायरीएज़ेशन
* [**Dia TTS**](/guides/guides_v2-hi/audio-and-voice/dia-tts.md) — मल्टी-स्पीकर संवाद
* [**Kokoro**](/guides/guides_v2-hi/audio-and-voice/kokoro-tts.md) — छोटा TTS, केवल 2GB VRAM

### 🎵 संगीत

* [**ACE-Step**](/guides/guides_v2-hi/music-generation/ace-step.md) — < 4GB VRAM पर पूरे गाने

### 💻 AI कोडिंग

* [**TabbyML**](/guides/guides_v2-hi/ai-coding-tools/tabby.md) — स्व-होस्टेड Copilot $4.50/माह में
* [**Aider**](/guides/guides_v2-hi/ai-coding-tools/aider.md) — टर्मिनल AI कोडिंग सहायक

### 🧠 प्रशिक्षण

* [**Unsloth**](/guides/guides_v2-hi/training/unsloth-finetune.md) — 2x तेज़, 70% कम VRAM
* [**Axolotl**](/guides/guides_v2-hi/training/axolotl-training.md) — YAML-आधारित फाइन-ट्यूनिंग

## 💡 शुरुआती के लिए सुझाव

1. **Ollama से शुरू करें** — यह स्थानीय रूप से AI आज़माने का सबसे आसान तरीका है
2. **RTX 4090 सबसे उपयुक्त है** — $0.50–2/दिन पर 90% उपयोग मामलों को संभालता है
3. **स्पॉट ऑर्डर का उपयोग करें** प्रयोगों के लिए — 30–50% सस्ता
4. **ऑन-डिमांड का उपयोग करें** महत्वपूर्ण कामों के लिए — गारंटीड, बिना बाधा
5. **अपनी आउटपुट्स डाउनलोड करें** ऑर्डर समाप्त होने से पहले — फाइलें बाद में हटाई जाती हैं
6. **CLORE टोकन से भुगतान करें** — अक्सर स्थिरकॉइन्स से बेहतर दरें मिलती हैं
7. **RAM और नेटवर्क की जांच करें** — कम RAM विफलताओं का #1 कारण है

## समस्या निवारण

| समस्या                        | समाधान                                                                                       |
| ----------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
| HTTP 502 लंबे समय तक आ रहा है | पहले स्टार्टअप के लिए 10–20 मिनट प्रतीक्षा करें; RAM ≥ 16GB चेक करें                         |
| सेवा शुरू नहीं हो रही         | RAM बहुत कम (जरूरत 16GB+) या मॉडल के लिए VRAM छोटा है                                        |
| मॉडल डाउनलोड धीमा है          | पहली रन पर सामान्य; 500Mbps+ सर्वर प्राथमिकता दें                                            |
| CUDA आउट ऑफ मेमोरी            | छोटा मॉडल या बड़ा GPU उपयोग करें; क्वांटाइज़्ड वर्ज़न आजमाएँ                                 |
| SSH नहीं कर पा रहे            | चेक करें पोर्ट कॉन्फिग में `22/tcp` में हो; सर्वर के पूरी तरह स्टार्ट होने तक प्रतीक्षा करें |

## 🐍 Python SDK और CLI (सिफारिश की गई)

क्लिक करने की बजाय कोड पसंद है? आधिकारिक SDK इंस्टॉल करें:

```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
```

या सीधे Python का उपयोग करें:

```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")
```

→ [पूर्ण Python क्विकस्टार्ट](/guides/guides_v2-hi/getting-started/python-quickstart.md) | [SDK गाइड](/guides/guides_v2-hi/advanced/python-sdk.md) | [CLI ऑटोमेशन](/guides/guides_v2-hi/advanced/cli-automation.md)

## मदद चाहिए?

* 📖 [पूर्ण समस्या निवारण गाइड](/guides/guides_v2-hi/getting-started/clore-troubleshooting.md)
* 📊 [GPU तुलना चार्ट](/guides/guides_v2-hi/getting-started/gpu-comparison.md)
* 💰 [मूल्य संदर्भ](/guides/guides_v2-hi/getting-started/pricing.md)
* 💬 [Discord](https://discord.com/invite/clore-ai)
* 💬 [Telegram](https://t.me/clorechat)
* 📧 <support@clore.ai>


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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/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.

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