快速上手
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。
步骤 1：创建账户并充值
前往 clore.ai → 注册
验证你的邮箱
前往 账户 → 充值
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 并根据你的任务选择：
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
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
GPU 快速指南
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
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。
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。
图像生成（Stable Diffusion WebUI）
适用于 Stable Diffusion、SDXL 和 SD 3.5 的经典界面。
LLM API 服务器（vLLM）
具有 OpenAI 兼容 API 的生产级服务。
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！
通过 SSH 登录，然后：
步骤 4：连接
在你的订单开始后：
前往 我的订单 → 找到你当前的订单
网页界面： 点击 HTTP URL（例如，
https://xxx.clorecloud.net)SSH：
ssh -p <port> root@<proxy-address>
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。
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 ——最简单的模型管理
Llama 4 Scout ——Meta 最新款，1000 万上下文
Gemma 3 ——Google 的 27B 模型，性能超越 405B 模型
Qwen3.5 ——在数学上击败 Claude 4.5（2026 年 2 月！）
DeepSeek-R1 ——思维链推理
vLLM ——生产级 API 服务
🎨 图像生成
FLUX.2 Klein ——每张图片 < 0.5 秒！
ComfyUI ——基于节点的工作流
FLUX.1 ——结合 LoRA + ControlNet 的最高质量
Stable Diffusion 3.5 ——最佳文本渲染
🎬 视频生成
🔊 音频与语音
🎵 音乐
ACE-Step ——< 4GB 显存即可生成完整歌曲
💻 AI 编程
🧠 训练
💡 新手提示
从 Ollama 开始 ——这是在本地尝试 AI 的最简单方式
RTX 4090 是最佳选择 ——以 $0.14–0.42/小时可覆盖 90% 的使用场景
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%
使用按需 用于重要工作——有保证，不会中断
下载你的输出 在订单结束前——之后文件会被删除
使用 CLORE 代币支付 ——通常比稳定币汇率更好
检查内存和网络 ——内存不足是失败的首要原因
故障排查
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：
或者直接使用 Python：
→ 完整 Python 快速入门 | SDK 指南 | CLI 自动化
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