# Устранение неполадок Распространённые проблемы и решения при аренде GPU-серверов на маркетплейсе CLORE.AI. {% hint style="success" %} Все примеры можно запускать на GPU-серверах, арендуемых через [CLORE.AI Marketplace](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} {% hint style="info" %} Это руководство основано на технической документации платформы CLORE.AI. {% endhint %} ## Содержание * [Проблемы при создании заказа](#order-creation-issues) * [Проблемы с подключением](#connection-issues) * [Проблемы с контейнером](#container-issues) * [Проблемы с GPU](#gpu-issues) * [Проблемы с оплатой](#payment-issues) * [Ограничения платформы](#platform-limits) *** ## Проблемы при создании заказа ### Заказ неудачен: «Недостаточно средств» **Причина:** Недостаточно средств для покрытия платы за создание и минимального депозита. **Решение:** * Проверьте ваш баланс в выбранной валюте (CLORE, BTC или USDT/USDC) * Плата за создание взимается при создании заказа * Пополните баланс на сумму, достаточную для нескольких часов аренды ### Заказ неудачен: «Сервер недоступен» **Причина:** Сервер уже арендован или офлайн. **Решение:** * Обновите страницу маркетплейса * Проверьте состояние сервера (индикатор онлайн/оффлайн) * Для аренды Spot — вас могли перебить ставкой ### Заказ застрял в статусе «Создаётся» **Причина:** Контейнер разворачивается или произошла ошибка. **Решение:** 1. Подождите 2–5 минут (Docker-образ загружается) 2. Проверьте логи в **Моих заказах** 3. Большие образы (10 ГБ+) скачиваются дольше 4. Если застряло более 10 минут — отмените и повторите попытку *** ## Проблемы с подключением ### Не удаётся подключиться по SSH **Причина:** Порт не настроен или контейнер не готов. **Контрольный список:** 1. Порт 22 должен быть установлен как **TCP** (не HTTP) 2. Статус контейнера должен быть **Активен** (не Создаётся) 3. Используйте корректный сопоставленный порт из **Моих заказах** **Правильная команда SSH:** ```bash ssh -p root@ ``` Где `` — это публичный порт (например, 45678), НЕ порт 22. ### SSH работает, но веб-интерфейс не открывается **Причина:** Порт установлен как TCP вместо HTTP, или сервис не запущен. **Решение:** 1. Порты для веб-интерфейса должны быть установлены как **HTTP** (не TCP) 2. Сервис должен слушать на `0.0.0.0`, а не на `localhost` 3. Проверьте логи — сервис мог упасть при запуске **Корректная настройка портов:** ``` 22/tcp - доступ по SSH 7860/http - интерфейс Gradio/WebUI 8000/http - сервер API ``` ### Ошибка «Connection refused» **Причина:** Сервис внутри контейнера не запущен или слушает по неверному адресу. **Решение:** 1. Подключитесь по SSH к контейнеру и проверьте статус сервиса: ```bash ps aux | grep python netstat -tlnp ``` 2. Сервис должен слушать на `0.0.0.0`, а не на `127.0.0.1`: ```bash # Неверно: python app.py --host 127.0.0.1 # Верно: python app.py --host 0.0.0.0 ``` ### Ошибка «Connection timed out» **Причина:** Неверный адрес/порт или проблемы сети. **Контрольный список:** 1. Используйте адрес прокси из **Моих заказах** (не IP сервера!) 2. Используйте сопоставленный порт (публичный порт, не порт контейнера) 3. Используйте корректный протокол (http\:// для HTTP-портов) *** ## Проблемы с контейнером ### Контейнер постоянно перезапускается **Причина:** Ошибка в команде запуска или недостаточно ресурсов. **Решение:** 1. Проверьте логи в **Моих заказах** 2. Упростите команду запуска: ```bash # Плохо — длинная команда может сломаться: apt update && apt install -y ... && pip install ... && python ... # Лучше — начните с простой команды: sleep infinity ``` 3. Затем подключитесь по SSH и настройте вручную ### Невозможно сбросить контейнер **Причина:** Период ожидания между сбросами. **Факт:** Сброс контейнера имеет **120 секунд** период ожидания. **Решение:** Ждите 2 минуты между попытками сброса. ### Данные потеряны после перезапуска **Причина:** Данные не находятся в постоянном хранилище. **Важно:** * Данные внутри контейнера **сохраняются** при сбросе контейнера * Данные **теряются** когда заказ отменён или истёк * Всегда скачивайте результаты перед завершением аренды: ```bash scp -P root@:/workspace/results.tar.gz ./ ``` ### Команда запуска не выполняется **Причина:** Синтаксическая ошибка или проблема с образом. **Типичные ошибки:** ```bash # Ошибка: лишний пробел после \ apt update && \ apt install -y git # <-- пробел перед следующей строкой # Верно: apt update && \ apt install -y git && \ python app.py ``` **Решение:** 1. Используйте простой запуск: `bash` или `sleep infinity` 2. Настройте всё через SSH 3. Или создайте кастомный Docker-образ с предустановленным ПО *** ## Проблемы с GPU ### GPU не виден в контейнере **Проверьте:** ```bash nvidia-smi ``` **Если команда не найдена:** * Docker-образ должен поддерживать CUDA * Используйте образы с поддержкой CUDA: `pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime` **Если GPU не отображается:** * Проверьте, есть ли у сервера GPU (проверьте объявление на маркетплейсе) * Свяжитесь с провайдером сервера ### Несоответствие версии CUDA **Ошибка:** `Версия драйвера CUDA недостаточна для версии среды выполнения CUDA` **Причина:** Версия CUDA в образе несовместима с драйвером сервера. **Решение:** * Проверьте версию драйвера: `nvidia-smi` (в правом верхнем углу) * Используйте образ с совместимой версией CUDA * Безопасный выбор: CUDA 11.8, CUDA 12.1 ### Закончилась память GPU **Ошибка:** `CUDA — недостаточно памяти` **Решения:** 1. Используйте меньшую модель или квантизацию 2. Добавьте флаги оптимизации памяти: * Stable Diffusion: `--medvram` или `--lowvram` * LLM: `load_in_4bit=True` или `load_in_8bit=True` 3. Очистите память: `torch.cuda.empty_cache()` 4. Арендуйте сервер с большим объёмом VRAM *** ## Проблемы с оплатой ### Поддерживаемые валюты CLORE.AI поддерживает три валюты: * **CLORE** - собственный токен платформы * **BTC** - Биткойн * **USD** - стейблкоины (если включены провайдером) ### Заказ отменён: «Перебит» **Причина:** Кто-то предложил более высокую цену на рынке Spot. **Решение:** * Используйте **On-Demand** для гарантированной аренды * Или увеличьте вашу ставку на Spot ### Баланс списан, но заказ не создан **Причина:** Плата за создание списывается даже если заказ не создаётся. **Решение:** * Плата за создание обычно минимальна * Проверьте причину отмены в истории * Свяжитесь со службой поддержки при повторяющихся проблемах *** ## Ограничения платформы Проверено в кодовой базе CLORE.AI: | Параметр | Ограничение | | ---------------------------------------- | --------------------------- | | Порты на заказ | **5** | | Всего переменных окружения | **12 288 символов** (12 КБ) | | Имя одной переменной окружения | 128 символов | | Значение одной переменной окружения | 1 536 символов | | SSH-ключ | **3 072 символа** | | SSH-пароль | **32 символа** | | Jupyter-токен | **32 символа** | | Время ожидания между сбросами контейнера | **120 секунд** | | Диапазон портов | 1-65535 | | Протоколы портов | Только TCP или HTTP | *** ## Переменные окружения Используйте переменные окружения для доступа по SSH и Jupyter: | Переменная | Назначение | Максимальная длина | | --------------- | ---------------------- | ------------------ | | `SSH_KEY` | Ваш публичный SSH-ключ | 3 072 символа | | `SSH_PASSWORD` | SSH-пароль | 32 символа | | `JUPYTER_TOKEN` | Токен Jupyter Notebook | 32 символа | **Пример конфигурации:** ``` SSH_PASSWORD=mypassword123 JUPYTER_TOKEN=mysecrettoken ``` *** ## Диагностические команды ```bash # Проверка GPU nvidia-smi # Проверить использование памяти free -h # Проверить свободное место на диске df -h # Проверить запущенные процессы ps aux | grep python # Проверить открытые порты netstat -tlnp # Проверить последние журналы ошибок dmesg | tail -50 # Очистить память GPU (Python) import torch torch.cuda.empty_cache() ``` *** ## Получение помощи Если проблема сохраняется: 1. Проверьте [Документация CLORE.AI](https://docs.clore.ai/) 2. Опишите проблему, приложив логи и скриншоты 3. Укажите ID заказа и ID сервера