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# 快速上手

{% hint style="success" %}
无需任何 GPU 或 AI 经验。本指南将带你从零开始，在 5 分钟内运行 AI。
{% endhint %}

## 步骤 1：创建账户并充值

1. 前往 [clore.ai](https://clore.ai) → **注册**
2. 验证你的邮箱
3. 前往 **账户** → **充值**
4. 通过以下方式充值 **CLORE**, **BTC**, **USDT**，或 **USDC** （起步最低约 $5）

## 步骤 2：选择 GPU

前往 [市场](https://clore.ai/marketplace) 并根据你的任务选择：

| 我想做什么              | 最低 GPU             | 典型每小时价格    |
| ------------------ | ------------------ | ---------- |
| 与 AI 聊天（7B 模型）     | RTX 3060 12GB      | $0.03–0.07 |
| 与 AI 聊天（27–32B 模型） | RTX 4090 24GB      | $0.14–0.42 |
| 生成图片（FLUX）         | RTX 3090 24GB      | $0.07–0.21 |
| 生成视频               | RTX 4090 24GB      | $0.14–0.42 |
| 生成音乐               | 任何 4GB+ GPU        | $0.03–0.07 |
| 声音克隆 / TTS         | RTX 3060 12GB      | $0.03–0.07 |
| 转录音频               | RTX 3060 12GB      | $0.03–0.07 |
| 微调模型               | RTX 4090 24GB      | $0.14–0.42 |
| 运行 70B+ 模型         | 2× RTX 5090 或更大的整机 | $0.50–1.54 |

{% hint style="danger" %}
**重要——不要只看 GPU！**

* **内存：** 大多数 AI 工作负载至少需要 16GB+
* **网络：** 建议 500Mbps+（模型会从 HuggingFace 下载）
* **磁盘：** 用于存储模型需要 50GB+ 可用空间
  {% endhint %}

### GPU 快速指南

| GPU                        | 显存   | 每张 GPU 每小时价格 | 最适合                 |
| -------------------------- | ---- | ------------ | ------------------- |
| **RTX 3060**               | 12GB | $0.03–0.07   | TTS、音乐、小型模型         |
| **RTX 3090**               | 24GB | $0.07–0.21   | 图像生成、27B Q4 模型      |
| **RTX 4090**               | 24GB | $0.14–0.42   | 32B 及以下的一切，快速推理     |
| **RTX 5080 / 5070 Ti**     | 16GB | $0.10–0.62   | SDXL、FLUX、14B 模型    |
| **RTX 5090**               | 32GB | $0.25–0.77   | 27B FP8、70B 量化，速度最快 |
| **RTX PRO 6000 Blackwell** | 96GB | $0.92–1.38   | 单卡运行大模型             |

{% hint style="info" %}
价格按 **每张 GPU 每小时** 并按 **每分钟**计费。A100、H200 和 B200 不会在市场中列出——这部分算力作为 [裸机](https://clore.ai/bare-metal)出售。实时数据： [GPU 价格与可用性](/guides/guides_v2-zh/ru-men-zhi-nan/pricing.md).
{% endhint %}

## 步骤 3：部署

点击 **租用** 在你选定的服务器上，然后配置：

* **订单类型：** 按需（固定价格，保证）或现货（基于竞价，可能被更高出价抢走；大约三分之一的服务器定价低于按需）
* **Docker 镜像：** 查看下面的方案
* **端口：** 务必包含 `22/tcp` （SSH）+ 你的应用端口
* **环境：** 添加所需的任何 API 密钥

### 🚀 一键方案

#### 与 AI 聊天（Ollama + Open WebUI）

运行本地 AI 最简单的方法——任何开源模型都可使用的 ChatGPT 风格界面。

```
镜像：ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
端口：22/tcp，8080/http
```

部署完成后，打开 HTTP URL → 创建账户 → 选择一个模型（Llama 4 Scout、Gemma 3、Qwen3.5）→ 开聊！

#### 图像生成（ComfyUI）

面向 FLUX、Stable Diffusion 等的基于节点的工作流。

```
镜像：yanwk/comfyui-boot:cu130-slim
端口：22/tcp，8188/http
环境：CLI_ARGS=--listen 0.0.0.0
```

#### 图像生成（Stable Diffusion WebUI）

适用于 Stable Diffusion、SDXL 和 SD 3.5 的经典界面。

```
镜像：universonic/stable-diffusion-webui:latest
端口：22/tcp，8080/http
```

#### LLM API 服务器（vLLM）

具有 OpenAI 兼容 API 的生产级服务。

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

#### 音乐生成（ACE-Step）

生成带人声的完整歌曲——可在任何 4GB+ GPU 上运行！

```
端口：22/tcp，7860/http
```

通过 SSH 登录，然后：

```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
```

## 步骤 4：连接

在你的订单开始后：

1. 前往 **我的订单** → 找到你当前的订单
2. **网页界面：** 点击 HTTP URL（例如， `https://xxx.clorecloud.net`)
3. **SSH：** `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

{% hint style="warning" %}
**首次启动需要 5–20 分钟** ——服务器会从 HuggingFace 下载 AI 模型。在此期间出现 HTTP 502 错误是正常的。等待后刷新。
{% endhint %}

| 部署                  | 典型启动时间           |
| ------------------- | ---------------- |
| Ollama + Open WebUI | 3–5 分钟           |
| ComfyUI             | 10–15 分钟         |
| vLLM                | 5–15 分钟（取决于模型大小） |
| SD WebUI            | 10–20 分钟         |

## 步骤 5：开始创作

服务运行后，查看适合你具体用途的指南：

### 🤖 语言模型（聊天、编程、推理）

* [**Ollama**](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/ollama.md) ——最简单的模型管理
* [**Llama 4 Scout**](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/llama4.md) ——Meta 最新款，1000 万上下文
* [**Gemma 3**](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/gemma3.md) ——Google 的 27B 模型，性能超越 405B 模型
* [**Qwen3.5**](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/qwen35.md) ——在数学上击败 Claude 4.5（2026 年 2 月！）
* [**DeepSeek-R1**](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/deepseek-r1.md) ——思维链推理
* [**vLLM**](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/vllm.md) ——生产级 API 服务

### 🎨 图像生成

* [**FLUX.2 Klein**](/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/flux2-klein.md) ——每张图片 < 0.5 秒！
* [**ComfyUI**](/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/comfyui.md) ——基于节点的工作流
* [**FLUX.1**](/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/flux.md) ——结合 LoRA + ControlNet 的最高质量
* [**Stable Diffusion 3.5**](/guides/guides_v2-zh/tu-xiang-sheng-cheng/stable-diffusion-3-5.md) ——最佳文本渲染

### 🎬 视频生成

* [**FramePack**](/guides/guides_v2-zh/shi-pin-sheng-cheng/framepack.md) ——只需 6GB 显存！
* [**Wan2.1**](/guides/guides_v2-zh/shi-pin-sheng-cheng/wan-video.md) ——高质量 T2V + I2V
* [**LTX-2**](/guides/guides_v2-zh/shi-pin-sheng-cheng/ltx-video-2.md) ——带音频的视频
* [**CogVideoX**](/guides/guides_v2-zh/shi-pin-sheng-cheng/cogvideox.md) ——智谱 AI 的视频模型

### 🔊 音频与语音

* [**Qwen3-TTS**](/guides/guides_v2-zh/yin-pin-yu-yu-yin/qwen3-tts.md) ——声音克隆，支持 10+ 种语言
* [**WhisperX**](/guides/guides_v2-zh/yin-pin-yu-yu-yin/whisperx.md) ——转录 + 说话人分离
* [**Dia TTS**](/guides/guides_v2-zh/yin-pin-yu-yu-yin/dia-tts.md) ——多说话人对话
* [**Kokoro**](/guides/guides_v2-zh/yin-pin-yu-yu-yin/kokoro-tts.md) ——超小型 TTS，只需 2GB 显存

### 🎵 音乐

* [**ACE-Step**](/guides/guides_v2-zh/yin-yue-sheng-cheng/ace-step.md) ——< 4GB 显存即可生成完整歌曲

### 💻 AI 编程

* [**TabbyML**](/guides/guides_v2-zh/ai-bian-cheng-gong-ju/tabby.md) ——自托管 Copilot，$4.50/月
* [**Aider**](/guides/guides_v2-zh/ai-bian-cheng-gong-ju/aider.md) ——终端 AI 编程助手

### 🧠 训练

* [**Unsloth**](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/unsloth-finetune.md) ——速度快 2 倍，显存占用减少 70%
* [**Axolotl**](/guides/guides_v2-zh/xun-lian/axolotl-training.md) ——基于 YAML 的微调

## 💡 新手提示

1. **从 Ollama 开始** ——这是在本地尝试 AI 的最简单方式
2. **RTX 4090 是最佳选择** ——以 $0.14–0.42/小时可覆盖 90% 的使用场景
3. **使用现货订单** 用于可中断实验——在约三分之一的服务器上更便宜，中位数约便宜 13%
4. **使用按需** 用于重要工作——有保证，不会中断
5. **下载你的输出** 在订单结束前——之后文件会被删除
6. **使用 CLORE 代币支付** ——通常比稳定币汇率更好
7. **检查内存和网络** ——内存不足是失败的首要原因

## 故障排查

| 问题              | 解决方案                              |
| --------------- | --------------------------------- |
| HTTP 502 长时间不消失 | 首次启动请等待 10–20 分钟；检查内存 ≥ 16GB      |
| 服务无法启动          | 内存太低（需要 16GB+）或显存不足以运行该模型         |
| 模型下载缓慢          | 首次运行属正常；建议选择 500Mbps+ 的服务器        |
| CUDA 内存不足       | 使用更小的模型或更大的 GPU；尝试量化版本            |
| 无法 SSH          | 检查端口是否 `22/tcp` 已在配置中设置；等待服务器完全启动 |

## 🐍 Python SDK 和 CLI（推荐）

更喜欢用代码而不是点点点？安装官方 SDK：

```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
```

或者直接使用 Python：

```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")
```

→ [完整 Python 快速入门](/guides/guides_v2-zh/ru-men-zhi-nan/python-quickstart.md) | [SDK 指南](/guides/guides_v2-zh/gao-ji/python-sdk.md) | [CLI 自动化](/guides/guides_v2-zh/gao-ji/cli-automation.md)

## 需要帮助？

* 📖 [完整故障排除指南](/guides/guides_v2-zh/ru-men-zhi-nan/clore-troubleshooting.md)
* 📊 [GPU 对比图表](/guides/guides_v2-zh/ru-men-zhi-nan/gpu-comparison.md)
* 💰 [价格参考](/guides/guides_v2-zh/ru-men-zhi-nan/pricing.md)
* 💬 [Discord](https://discord.com/invite/clore-ai)
* 💬 [Telegram](https://t.me/clorechat)
* 📧 <support@clore.ai>


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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-zh/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.

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.