CLI 自动化

使用 clore CLI 自动化 GPU 租用 — Bash 脚本、CI/CD 管道、监控与批量操作

先决条件： 安装 SDK（pip install clore-ai）并配置您的 API 密钥。请参阅 Python 快速入门 如果您还没有。

基本工作流

核心循环： 搜索 → 部署 → 连接 → 取消.

# 1. 寻找 GPU
clore search --gpu "RTX 4090" --max-price 2.0 --sort price --limit 5

# 2. 部署（使用第 1 步中的服务器 ID）
clore deploy 142 \
  --image cloreai/ubuntu22.04-cuda12 \
  --type on-demand \
  --currency bitcoin \
  --ssh-password MySecurePass \
  --port 22:tcp \
  --port 8888:http

# 3. 检查您的订单
clore orders

# 4. SSH 登录到服务器
clore ssh 38

# 5. 完成后取消
clore cancel 38

# 6. 检查钱包余额
clore wallets

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CLI 命令参考

命令	说明
clore search	搜索 GPU 市场
clore deploy <server_id>	创建新订单
clore orders	列出活动订单
clore orders --completed	列出包括已完成在内的所有订单
clore ssh <order_id>	SSH 登录到活动订单
clore cancel <order_id>	取消订单
clore wallets	显示钱包余额
clore servers	列出您托管的服务器
clore server-config <name>	显示服务器配置
clore spot <server_id>	查看服务器的现货市场
clore spot-price <order_id> <price>	为订单设置现货价格
clore config set <key> <value>	设置配置值
clore config get <key>	获取配置值
clore config show	显示所有配置

---

使用 CLI 脚本

部署并等待 SSH

#!/bin/bash
# deploy-and-connect.sh — 部署服务器并在准备好时 SSH 登录

set -euo pipefail

SERVER_ID=${1:?Usage: $0 <server_id>}
IMAGE=${2:-cloreai/ubuntu22.04-cuda12}
PASSWORD="AutoDeploy$(date +%s)"

echo "🚀 正在部署服务器 $SERVER_ID..."
clore deploy "$SERVER_ID" \
  --image "$IMAGE" \
  --type on-demand \
  --currency bitcoin \
  --ssh-password "$PASSWORD" \
  --port 22:tcp

echo "⏳ 等待订单就绪..."
sleep 15

echo "📦 活动订单："
clore orders

echo ""
echo "🔑 SSH 密码： $PASSWORD"
echo "💡 连接方式： clore ssh <order_id>"

查找最便宜的 GPU 并部署

#!/bin/bash
# cheapest-gpu.sh — 查找并部署匹配条件的最便宜 GPU

GPU_MODEL=${1:-"RTX 4090"}
MAX_PRICE=${2:-5.0}

echo "🔍 正在搜索每小时低于 \$$MAX_PRICE 的最便宜 $GPU_MODEL..."
clore search --gpu "$GPU_MODEL" --max-price "$MAX_PRICE" --sort price --limit 5

echo ""
read -p "输入要部署的服务器 ID（或输入 'q' 退出）： " SERVER_ID

if [ "$SERVER_ID" = "q" ]; then
    echo "已取消。"
    exit 0
fi

read -sp "SSH 密码： " SSH_PASS
echo ""

clore deploy "$SERVER_ID" \
  --image cloreai/ubuntu22.04-cuda12 \
  --type on-demand \
  --currency bitcoin \
  --ssh-password "$SSH_PASS" \
  --port 22:tcp \
  --port 8888:http

echo "✅ 已部署！查看 'clore orders' 以获取状态。"

取消所有订单

#!/bin/bash
# cancel-all.sh — 取消所有活动订单

echo "📦 当前订单："
clore orders

echo ""
read -p "取消所有活动订单？（yes/no）： " CONFIRM

if [ "$CONFIRM" = "yes" ]; then
    # 使用 Python 单行脚本因为 CLI 每次只能取消一个
    python3 -c "
from clore_ai import CloreAI
client = CloreAI()
orders = client.my_orders()
for o in orders:
    client.cancel_order(o.id, issue='Batch cleanup')
    print(f'Cancelled order {o.id}')
print(f'Done. Cancelled {len(orders)} orders.')
"
else
    echo "已取消。"
fi

---

CI/CD 集成

GitHub Actions：为训练部署 GPU

# .github/workflows/train.yml
名称：GPU Training

触发：
  workflow_dispatch：
    输入：
      gpu_model：
        说明：'GPU 型号'
        默认：'RTX 4090'
      max_price：
        说明：'最高每小时价格（美元）'
        默认：'2.0'

环境变量：
  CLORE_API_KEY: ${{ secrets.CLORE_API_KEY }}

作业：
  train：
    运行于：ubuntu-latest
    步骤：
      - uses: actions/checkout@v4

      - 名称：安装 clore-ai
        运行：pip install clore-ai

      - 名称：查找并部署 GPU
        运行： |
          python3 << 'EOF'
          import time, os
          from clore_ai import CloreAI

          client = CloreAI()

          # 查找最便宜的匹配 GPU
          servers = client.marketplace(
              gpu="${{ github.event.inputs.gpu_model }}",
              max_price_usd=float("${{ github.event.inputs.max_price }}")
          )
          servers.sort(key=lambda s: s.price_usd or float("inf"))

          if not servers:
              print("没有可用的服务器！")
              exit(1)

          best = servers[0]
          print(f"正在在服务器 {best.id} 上部署：{best.gpu_model} @ ${best.price_usd:.4f}/h")

          order = client.create_order(
              server_id=best.id,
              image="cloreai/ubuntu22.04-cuda12",
              type="on-demand",
              currency="bitcoin",
              ssh_password=os.environ.get("SSH_PASSWORD", "CITraining123"),
              ports={"22": "tcp"},
              command="bash /workspace/train.sh"
          )

          print(f"订单 {order.id} 已创建")

          # 等待就绪
          for _ in range(30):
              orders = client.my_orders()
              o = next((x for x in orders if x.id == order.id), None)
              if o and o.pub_cluster:
                  print(f"已就绪： {o.pub_cluster}")
                  break
              time.sleep(10)

          # 保存订单 ID 以便清理
          with open(os.environ["GITHUB_ENV"], "a") as f:
              f.write(f"ORDER_ID={order.id}\n")
          EOF

      - 名称：等待训练完成
        运行： |
          echo "训练进行中..."
          # 在此添加您的监控逻辑
          sleep 60

      - 名称：清理 GPU
        if: always()
        运行： |
          python3 -c "
          from clore_ai import CloreAI
          import os
          client = CloreAI()
          order_id = int(os.environ.get('ORDER_ID', 0))
          if order_id:
              client.cancel_order(order_id, issue='CI job complete')
              print(f'Cancelled order {order_id}')
          "

GitLab CI：批处理

# .gitlab-ci.yml
gpu-batch-job：
  阶段：process
  镜像：python:3.11
  变量：
    CLORE_API_KEY: $CLORE_API_KEY
  before_script：
    - pip install clore-ai
  脚本：
    - |
      python3 << 'EOF'
      from clore_ai import CloreAI
      import time

      client = CloreAI()

      servers = client.marketplace(gpu="RTX 4090", max_price_usd=3.0)
      if not servers:
          print("没有可用的 GPU")
          exit(1)

      servers.sort(key=lambda s: s.price_usd or float("inf"))
      order = client.create_order(
          server_id=servers[0].id,
          image="cloreai/ubuntu22.04-cuda12",
          type="spot",
          currency="bitcoin",
          spot_price=0.00005,
          ports={"22": "tcp"}
      )
      print(f"已部署：订单 {order.id}")

      # ... 执行工作 ...

      client.cancel_order(order.id)
      print("完成并已清理")
      EOF
  after_script：
    - |
      python3 -c "
      from clore_ai import CloreAI
      client = CloreAI()
      for o in client.my_orders():
          client.cancel_order(o.id, issue='CI cleanup')
      "

---

监控

定期检查订单

#!/bin/bash
# monitor.sh — 每 60 秒检查一次订单

while true; do
    echo "=== $(date) ==="
    clore orders
    clore wallets
    echo ""
    sleep 60
done

Python 监控脚本

#!/usr/bin/env python3
"""monitor-orders.py — 监控活动订单并在出现问题时发出警报。"""

import time
from clore_ai import CloreAI

POLL_INTERVAL = 60  # 秒
LOW_BALANCE_THRESHOLD = 0.001  # BTC

def monitor():
    client = CloreAI()

    while True:
        try:
            # 检查订单
            orders = client.my_orders()
            print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 活动订单： {len(orders)}")
            for o in orders:
                print(f"  订单 {o.id}：类型={o.type}, IP={o.pub_cluster or 'pending'}")

            # 检查余额
            wallets = client.wallets()
            for w in wallets:
                if w.name.lower() == "bitcoin" and w.balance < LOW_BALANCE_THRESHOLD:
                    print(f"  ⚠️  BTC 余额低： {w.balance:.8f}")

        except Exception as e:
            print(f"  ❌ 错误： {e}")

        time.sleep(POLL_INTERVAL)

if __name__ == "__main__":
    monitor()

---

批量操作

在多台服务器上部署

#!/bin/bash
# batch-deploy.sh — 在多台服务器上部署

SERVER_IDS=(142 305 891 450)
IMAGE="cloreai/ubuntu22.04-cuda12"
PASSWORD="BatchRun$(date +%s)"

for SID in "${SERVER_IDS[@]}"; do
    echo "🚀 正在在服务器 $SID 上部署..."
    clore deploy "$SID" \
      --image "$IMAGE" \
      --type on-demand \
      --currency bitcoin \
      --ssh-password "$PASSWORD" \
      --port 22:tcp \
      || echo "⚠️  部署 $SID 失败"
    sleep 6  # 遵守速率限制
done

echo ""
echo "📦 所有订单："
clore orders
echo "🔑 密码： $PASSWORD"

使用 Python（异步）批量部署

#!/usr/bin/env python3
"""batch-deploy.py — 在多台服务器上并发部署。"""

import asyncio
from clore_ai import AsyncCloreAI
from clore_ai.exceptions import CloreAPIError

async def batch_deploy(server_ids, image="cloreai/ubuntu22.04-cuda12"):
    async with AsyncCloreAI() as client:
        tasks = [
            client.create_order(
                server_id=sid,
                image=image,
                type="on-demand",
                currency="bitcoin",
                ssh_password="BatchPass123",
                ports={"22": "tcp"}
            )
            for sid in server_ids
        ]

        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

        for sid, result in zip(server_ids, results):
            if isinstance(result, CloreAPIError):
                print(f"❌ 服务器 {sid}：{result}")
            elif isinstance(result, Exception):
                print(f"❌ 服务器 {sid}：{result}")
            else:
                print(f"✅ 服务器 {sid}：订单 {result.id}")

if __name__ == "__main__":
    import sys
    server_ids = [int(x) for x in sys.argv[1:]]
    if not server_ids:
        print("用法：python batch-deploy.py 142 305 891")
        exit(1)
    asyncio.run(batch_deploy(server_ids))

用法：

python batch-deploy.py 142 305 891

现货市场扫描器

#!/bin/bash
# spot-scanner.sh — 为一列服务器扫描现货价格

SERVERS=(6 12 42 100)

echo "📊 现货市场扫描 — $(date)"
echo "---"

for SID in "${SERVERS[@]}"; do
    echo "服务器 $SID："
    clore spot "$SID"
    echo ""
done

---

定时任务

每日 GPU 价格检查

# 添加到 crontab： crontab -e
# 每天上午 9 点运行
0 9 * * * CLORE_API_KEY=your_key /usr/local/bin/clore search --gpu "RTX 4090" --sort price --limit 5 >> /var/log/clore-prices.log 2>&1

每小时余额检查

# 每小时检查余额
0 * * * * CLORE_API_KEY=your_key /usr/local/bin/clore wallets >> /var/log/clore-balance.log 2>&1

---

提示

1. 始终设置 CLORE_API_KEY 作为脚本和 CI 中的环境变量

2. 添加 sleep 6 在 bash 循环中的部署命令之间以遵守速率限制

3. 使用 --type spot 用于批处理/CI 作业 — 更便宜且可中断

4. 在 after_script / if: always() 中取消订单以避免遗忘计费

5. 将 SSH 密码存储在密钥中 （GitHub Secrets、GitLab CI 变量等）

6. 使用 clore orders --completed 以审计过去的使用情况

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下一步

• Python SDK 指南 — 带有异步模式的完整 SDK 参考

• 批处理处理 — 处理大型 AI 工作负载

• API 集成 — 将 AI 服务连接到您的应用