Résoudre un problème (fournisseurs)

D’abord, regardez l’agent

Lancez ces commandes sur l’ordinateur équipé du GPU :

systemctl status gpuflow-agent      # doit afficher "active (running)"
journalctl -u gpuflow-agent -n 50   # les 50 dernières lignes de son journal

La plupart des réponses se trouvent dans ces 50 lignes.

Ma machine affiche Hors ligne

1. L’ordinateur est-il allumé et connecté à Internet ? L’agent doit pouvoir joindre gpuflow.app et ws.gpuflow.app sur le port 443 (HTTPS classique).

2. L’agent est-il en marche ? Si systemctl status gpuflow-agent n’affiche pas active (running), démarrez-le :

   sudo systemctl start gpuflow-agent

3. Toujours hors ligne ? Ouvrez Mes machines, copiez la commande sur la carte de cette machine et relancez-la. Elle réinstalle l’agent et conserve la même machine : son annonce revient d’elle-même.

Une machine qui était hors ligne apparaît en ligne environ une minute après la connexion de l’agent.

Erreurs d’installation

Ce que vous voyez	Que faire
enrollment failed et le journal indique que le jeton a expiré	La commande est valable 15 minutes. Rechargez le tableau de bord, copiez une nouvelle commande et lancez-la.
this installer targets systemd Linux; systemctl not found	L’installateur a besoin de Linux avec systemd. Windows, macOS et les systèmes sans systemd ne sont pas encore pris en charge.
unsupported CPU architecture	Seuls les PC 64 bits (x86_64) et l’ARM 64 bits (arm64) sont pris en charge.
no enrollment token	Copiez la commande entière depuis le tableau de bord, y compris --token et tout ce qui suit.
failed to pull model '…'	Le nom du modèle est erroné, ou le modèle ne tient pas sur votre GPU. Essayez-en un plus petit, par exemple --model qwen2.5:0.5b.

Le modèle est lent ou ne se charge pas

• Un modèle trop gros pour la mémoire de votre GPU tourne lentement, ou pas du tout. Choisissez-en un plus petit (voir Choisir un modèle d’IA).
• Après un redémarrage, la première requête est plus lente, le temps que le modèle se charge en mémoire.
• Vérifiez la température du GPU dans Mes machines. Un GPU trop chaud ralentit de lui-même.

Une location s’est terminée plus tôt que prévu

Si votre machine reste hors ligne 10 minutes pendant une location, la location se termine. Vous êtes payé pour le temps écoulé jusqu’à la coupure, et le locataire récupère le reste. Gardez la machine allumée : désactivez la mise en veille et la mise en veille prolongée dans les réglages de votre système.

Désinstaller

sudo systemctl disable --now gpuflow-agent
sudo rm -f /usr/local/bin/gpuflow-agent /etc/systemd/system/gpuflow-agent.service
sudo rm -rf /etc/gpuflow /var/lib/gpuflow /var/lib/private/gpuflow
sudo systemctl daemon-reload

Ollama reste installé. Supprimez-le séparément si vous n’en voulez plus. Supprimez ensuite la machine dans Mes machines avec le bouton en forme de corbeille.

Note

Toujours bloqué ? Ouvrez un ticket sur gpuflow.app/support et collez les 50 dernières lignes du journal (journalctl -u gpuflow-agent -n 50).