常见问题

关于在 AI 工作负载中使用 Clore.ai 的常见问题

关于在 AI 工作负载中使用 CLORE.AI 的常见问题。

找不到答案？加入 Discord 或 Telegram 获取帮助。

入门指南

如何创建账户？

1. 前往 clore.ai

2. 点击 注册

3. 输入邮箱和密码

4. 验证你的邮箱

5. 完成！你现在可以充值并租用 GPU 了

接受哪些付款方式？

• CLORE - 原生代币（通常汇率最好）

• BTC - 比特币

• USDT - 泰达币（ERC-20，TRC-20）

• USDC - 美元币

最低充值是多少？

没有严格的最低限制，但我们建议先充值 5–10 美元来开始尝试。这足以在入门级 GPU 上使用几个小时。

我的充值多久会到账？

币种	确认数	通常时间
CLORE	10	~10 分钟
BTC	2	~20 分钟
USDT/USDC	取决于网络	1–15 分钟

---

选择硬件

我应该选择哪块 GPU？

这取决于你的任务：

任务	推荐 GPU
与 7B 模型聊天	RTX 3060 12GB（$0.03–0.07/小时）
与 13B–30B 模型聊天	RTX 3090 24GB（$0.07–0.21/小时）
与 70B 模型聊天	RTX 5090 32GB（裸机）或 A100 40GB（裸机)
图像生成（SDXL）	RTX 3090 24GB（$0.07–0.21/小时）
图像生成（FLUX）	RTX 4090/5090（$0.14–0.42/小时）
视频生成	RTX 4090+ 或 A100（裸机)
70B+ 模型（FP16）	A100 80GB（裸机)

查看 GPU 对比 了解详细规格。

按需和现货有什么区别？

类型	价格	可用性	最适合
按需	固定价格	有保障	生产环境，长任务
竞价	在提供的地方约便宜 13%（占服务器的三分之一）	可能会被更高出价者抢走	测试，批处理任务

如果有人出价更高，现货订单可能会被终止。请经常保存你的工作！

我需要多少 VRAM？

使用这份快速指南：

模型大小	最低 VRAM（Q4）	推荐
7B	6GB	12GB
13B	8GB	16GB
30B	16GB	24GB
70B	35GB	48GB

查看 模型兼容性 查看完整详情。

服务器上的“未验证”是什么意思？

未验证服务器尚未完成 CLORE.AI 的硬件验证。它们可能：

• 规格与列出的略有不同

• 可靠性较低

已验证服务器具有确认过的规格和更好的可靠性。

---

连接到服务器

如何通过 SSH 连接？

在你的订单开始后：

1. 前往 我的订单

2. 找到你的订单

3. 复制 SSH 命令： ssh -p <port> root@<proxy-address>

4. 使用订单详情中显示的密码

示例：

ssh -p 10022 [e-mail]
# 在提示时输入密码

SSH 连接被拒绝——我该怎么办？

1. 等待 1–2 分钟 - 服务器可能仍在启动

2. 检查订单状态 - 必须是“运行中”

3. 验证端口 - 使用订单详情中的端口，不要用 22

4. 检查防火墙 - 你的网络可能会阻止非标准端口

如何访问网页界面（Gradio、Jupyter）？

1. 在订单详情中找到 HTTP 端口链接

2. 点击链接在浏览器中打开

3. 或者手动： http://<proxy-address>:<http-port>

我可以使用 VS Code Remote SSH 吗？

可以！添加到你的 ~/.ssh/config:

Host clore-gpu
    HostName <proxy-address>
    Port <port>
    User root

然后在 VS Code 中连接： Remote-SSH: Connect to Host → clore-gpu

如何传输文件？

上传到服务器：

scp -P <port> local_file.zip root@<proxy>:/root/

从服务器下载：

scp -P <port> root@<proxy>:/root/output.zip ./

对于大文件传输，请使用 rsync：

rsync -avz -e "ssh -p <port>" ./data/ root@<proxy>:/root/data/

---

运行 AI 工作负载

如何安装 Python 包？

pip install torch transformers accelerate

对于持久安装，请将其包含在启动命令或 Docker 镜像中。

为什么我的模型会内存不足？

1. 使用量化 - Q4 比 FP16 少占用 4 倍 VRAM

2. 启用 CPU 卸载 - 更慢，但可用

3. 减小批量大小 - 使用 batch_size=1

4. 降低上下文长度 - 减少 max_tokens

5. 选择更大的 GPU - 有时是必要的

如何使用需要登录的 Hugging Face 模型？

# 将 token 设置为环境变量
export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=hf_xxxxx

# 或交互式登录
huggingface-cli login

对于受限模型（Llama 等），请先在 Hugging Face 网站上接受条款。

我可以同时运行多个模型吗？

可以，如果你有足够的 VRAM：

• 每个模型都需要分配自己的 VRAM

• 为不同服务使用不同端口

• 可考虑使用 vLLM 进行高效的多模型服务

订单结束后如何保留我的工作？

在订单结束前：

1. 下载输出： scp -P <port> root@<proxy>:/root/outputs/* ./

2. 上传到云端： aws s3 sync /root/outputs s3://bucket/

3. 提交到 Git： git push

订单结束时数据会丢失！ 务必备份重要文件。

---

计费与订单

计费如何计算？

• 每小时费率 × 已使用小时数

• 当订单状态为“运行中”时开始计费

• 最低计费：1 分钟

• 不足整小时的部分按分钟计费

如何停止订单？

1. 前往 我的订单

2. 点击 停止 你的订单

3. 确认终止

你只会按已使用的时间收费。

我可以延长我的订单吗？

可以，如果你的现货订单没有被更高出价者抢走。向余额添加资金后，订单会自动继续。

如果我的余额用完了会怎样？

1. 发送警告通知

2. 宽限期（约 5–10 分钟）

3. 订单终止

4. 所有数据丢失！

请保持足够余额，或在余额不足前下载工作。

我可以退款吗？

如有以下问题请联系支持：

• 硬件问题（GPU 无法工作）

• 严重停机

• 计费错误

以下情况不提供退款：

• 用户错误

• 正常订单使用

• 现货订单中断

---

Docker 与镜像

有哪些可用的 Docker 镜像？

查看 Docker 镜像目录 可用于即用型镜像：

• ollama/ollama - LLM 运行器

• vllm/vllm-openai - 高性能 LLM API

• universonic/stable-diffusion-webui - 图像生成

• yanwk/comfyui-boot - 基于节点的图像生成

我可以使用自己的 Docker 镜像吗？

可以！在订单中指定你的镜像：

镜像：your-registry/your-image:tag

确保镜像可公开访问，或提供凭据。

如何在重启之间保留数据？

使用提供的卷挂载点，或指定自定义卷：

-v /data/models:/root/.cache/huggingface

---

故障排查

“CUDA 内存不足”错误

1. 检查 VRAM - nvidia-smi

2. 使用更小的模型 或量化

3. 启用卸载 - --cpu-offload

4. 减小批量大小 - batch_size=1

5. 杀掉其他进程 - pkill python

“连接超时”错误

1. 检查订单状态 - 必须是“运行中”

2. 再等等 - 大镜像启动需要时间

3. 检查端口 - 使用订单中的正确端口

4. 重试 - 网络问题是暂时的

Web UI 无法加载

1. 等待启动 - 某些 UI 需要 2–5 分钟

2. 检查日志: docker logs <container>

3. 验证端口 - 使用订单详情中的 HTTP 端口

4. 检查命令 - 必须包含 --listen 0.0.0.0

模型下载卡住

1. 检查磁盘空间: df -h

2. 使用更小的模型 - 从 7B 开始

3. 预下载 - 包含在 Docker 镜像中

4. 检查 HF token - 受限模型需要

推理速度慢

1. 检查 GPU 使用情况: nvidia-smi

2. 启用 GPU - 模型可能在 CPU 上

3. 使用 Flash Attention - --flash-attn

4. 优化设置 - 降低精度、批大小

---

安全性

我的数据安全吗？

• 每个订单都在隔离容器中运行

• 订单结束时数据会被删除

• 网络流量通过 CLORE 代理

• 不要在租用的 GPU 上存储敏感数据

我应该更改 root 密码吗？

对于长时间订单可选，但建议这样做：

passwd root

如何保护 API 密钥？

1. 使用环境变量 - 不要用命令行参数

2. 不要提交到 Git - 使用 .gitignore

3. 使用后删除 - 清除历史记录： history -c

---

仍需要帮助？

• 故障排除指南

• Discord 社区

• Telegram 聊天

• 电子邮件：[e-mail]