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# 故障排查

Clore.ai GPU 租赁的常见问题与解决方案

在 CLORE.AI 市场上租用 GPU 服务器时的常见问题和解决方案。

{% hint style="success" %}
所有示例都可以在通过以下方式租用的 GPU 服务器上运行 [CLORE.AI 市场](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

{% hint style="info" %}
本指南基于 CLORE.AI 平台技术文档。
{% endhint %}

## 目录

* [订单创建问题](#order-creation-issues)
* [连接问题](#connection-issues)
* [容器问题](#container-issues)
* [GPU 问题](#gpu-issues)
* [支付问题](#payment-issues)
* [平台限制](#platform-limits)

***

## 订单创建问题

### 订单失败："余额不足"

**原因：** 没有足够资金支付创建费用和最低押金。

**解决方案：**

* 检查所选货币（CLORE、BTC 或 USDT/USDC）的余额
* 创建订单时会收取创建费用
* 请充值足够覆盖数小时租用的余额

### 订单失败："服务器不可用"

**原因：** 服务器已被租用或已离线。

**解决方案：**

* 刷新市场页面
* 检查服务器状态（在线/离线指示）
* 对于 Spot 租用 - 你可能已经被更高出价超越

### 订单卡在“创建中”状态

**原因：** 容器正在部署，或者发生了错误。

**解决方案：**

1. 等待 2-5 分钟（Docker 镜像正在拉取）
2. 检查日志于 **我的订单**
3. 较大的镜像（10GB+）下载时间更长
4. 如果卡住超过 10 分钟 - 取消并重试

***

## 连接问题

### 无法通过 SSH 连接

**原因：** 端口未配置或容器尚未就绪。

**检查清单：**

1. 端口 22 必须设置为 **TCP** （不是 HTTP）
2. 容器状态必须为 **激活** （不是“创建中”）
3. 使用正确的映射端口 **我的订单**

**正确的 SSH 命令：**

```bash
ssh -p <MAPPED_PORT> root@<PROXY_ADDRESS>
```

其中 `<MAPPED_PORT>` 是公共端口（例如 45678），不是 22 端口。

### SSH 可用，但网页界面无法打开

**原因：** 端口被设置为 TCP 而不是 HTTP，或者服务未运行。

**解决方案：**

1. Web 界面端口必须设置为 **HTTP** （不是 TCP）
2. 服务必须监听在 `0.0.0.0`，而不是 `localhost`
3. 检查日志 - 服务可能在启动时崩溃

**正确的端口配置：**

```
22/tcp      - SSH 访问
7860/http   - Gradio/WebUI 界面
8000/http   - API 服务器
```

### 连接被拒绝

**原因：** 容器内的服务未运行，或监听在错误的地址上。

**解决方案：**

1. 通过 SSH 进入容器并检查服务状态：

   ```bash
   ps aux | grep python
   netstat -tlnp
   ```
2. 服务必须监听在 `0.0.0.0`，而不是 `127.0.0.1`:

   ```bash
   # 错误：
   python app.py --host 127.0.0.1

   # 正确：
   python app.py --host 0.0.0.0
   ```

### 连接超时

**原因：** 地址/端口错误，或存在网络问题。

**检查清单：**

1. 使用来自以下位置的代理地址 **我的订单** （不是服务器 IP！）
2. 使用映射端口（公网端口，不是容器端口）
3. 使用正确的协议（HTTP 端口使用 http\://）

***

## 容器问题

### 容器不断重启

**原因：** 启动命令有误或资源不足。

**解决方案：**

1. 检查日志于 **我的订单**
2. 简化启动命令：

   ```bash
   # 不佳 - 长命令可能失败：
   apt update && \\

   # 更好 - 先使用简单命令：
   sleep infinity
   ```
3. 然后通过 SSH 进入并手动配置

### 无法重置容器

**原因：** 重置之间有冷却时间。

**事实：** 重置容器有一个 **120 秒** 冷却时间。

**解决方案：** 每次重置尝试之间等待 2 分钟。

### 重启后数据丢失

**原因：** 数据不在持久存储中。

**重要：**

* 容器内的数据是 **保留的** 在重置容器时
* 数据会 **丢失** 当订单被取消或过期时
* 在结束租用前，务必下载结果：

  ```bash
  scp -P <port> root@<proxy>:/workspace/results.tar.gz ./
  ```

### 启动命令未执行

**原因：** 语法错误或镜像问题。

**常见错误：**

```bash

# 错误：反斜杠后有多余空格
apt update && \\
apt install -y git   # <-- 下一行前有空格

# 正确：
apt update && \\
apt install -y git && \\
python app.py
```

**解决方案：**

1. 使用简单的启动方式： `bash` 或 `sleep infinity`
2. 通过 SSH 完成所有配置
3. 或者创建带有预装软件的自定义 Docker 镜像

***

## GPU 问题

### 容器中看不到 GPU

**检查：**

```bash
nvidia-smi
```

**如果命令不存在：**

* Docker 镜像必须支持 CUDA
* 使用支持 CUDA 的镜像： `pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-runtime`

**如果 GPU 未显示：**

* 确认服务器具有 GPU（查看市场列表）
* 联系服务器提供商

### CUDA 版本不匹配

**错误：** `CUDA 驱动版本不足以支持 CUDA 运行时版本`

**原因：** 镜像中的 CUDA 版本与服务器驱动不兼容。

**解决方案：**

* 检查驱动版本： `nvidia-smi` （右上角）
* 使用兼容 CUDA 版本的镜像
* 稳妥选择：CUDA 12.8（适用于从 Turing 到 Blackwell 的所有显卡）— 参见 [CUDA 与 PyTorch 兼容性](/guides/guides_v2-zh/ru-men-zhi-nan/cuda-pytorch-compatibility.md)

### GPU 内存不足

**错误：** `CUDA 内存不足`

**解决方案：**

1. 使用更小的模型或量化
2. 添加内存优化参数：
   * Stable Diffusion： `--medvram` 或 `--lowvram`
   * LLMs： `load_in_4bit=True` 或 `load_in_8bit=True`
3. 清理内存： `torch.cuda.empty_cache()`
4. 租用具有更多 VRAM 的服务器

***

## 支付问题

### 支持的货币

CLORE.AI 支持三种货币：

* **CLORE** - 平台原生代币
* **BTC** - 比特币
* **美元** - 稳定币（如果提供商启用）

### 订单已取消："出价被超越"

**原因：** 有人在现货市场上出了更高的价格。

**解决方案：**

* 使用 **按需** 用于保租
* 或者提高你的现货出价

### 余额已扣除，但订单未创建

**原因：** 即使订单失败，也会收取创建费用。

**解决方案：**

* 创建费用通常很低
* 在历史记录中查看取消原因
* 如问题反复出现，请联系支持

***

## 平台限制

已从 CLORE.AI 代码库验证：

| 参数         | 限制                    |
| ---------- | --------------------- |
| 每个订单的端口数   | **5**                 |
| 环境变量总数     | **12,288 个字符** （12KB） |
| 单个环境变量名称   | 128 个字符               |
| 单个环境变量值    | 1,536 个字符             |
| SSH 密钥     | **3,072 个字符**         |
| SSH 密码     | **32 个字符**            |
| Jupyter 令牌 | **32 个字符**            |
| 容器重置冷却时间   | **120 秒**             |
| 端口范围       | 1-65535               |
| 端口协议       | 仅 TCP 或 HTTP          |

***

## 环境变量

使用环境变量进行 SSH 和 Jupyter 访问：

| 变量              | 用途                  | 最大长度      |
| --------------- | ------------------- | --------- |
| `SSH_KEY`       | 你的公有 SSH 密钥         | 3,072 个字符 |
| `SSH_PASSWORD`  | SSH 密码              | 32 个字符    |
| `JUPYTER_TOKEN` | Jupyter notebook 令牌 | 32 个字符    |

**示例配置：**

```
SSH_PASSWORD=mypassword123
JUPYTER_TOKEN=mysecrettoken
```

***

## 诊断命令

```bash

# 检查 GPU
nvidia-smi

# 检查内存使用情况
free -h

# 检查磁盘空间
df -h

# 检查运行中的进程
ps aux | grep python

# 检查开放端口
netstat -tlnp

# 检查最近的错误日志
dmesg | tail -50

# 清理 GPU 内存（Python）
import torch
torch.cuda.empty_cache()
```

***

## 获取帮助

如果问题仍然存在：

1. 查看 [CLORE.AI 文档](https://docs.clore.ai/)
2. 附上日志和截图描述问题
3. 包含订单 ID 和服务器 ID


---

# Agent Instructions
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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/ru-men-zhi-nan/clore-troubleshooting.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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