GPU をオンラインにする

GPU を搭載したコンピューターで、コマンドを 1 つ実行します。このコマンドが必要なものをすべてインストールし、コンピューターを GPUFlow に接続して、その接続を保ちます。Docker も SSH も必要ありません。ルーターのポートを開ける必要もありません。

必要なもの

systemd を使う 64 ビット Linux が動いているコンピューター。Ubuntu、Debian、Fedora、Arch、openSUSE と、それらの派生ディストリビューションで動きます。一般的な PC（x86_64）と ARM（arm64）のどちらでもかまいません。
GPU。動作を確認しているのは NVIDIA です。 AMD のカードも Ollama の ROCm 対応で動きますが、ダッシュボードにはまだ AMD の GPU の詳細が表示されません。
そのコンピューターで sudo を使える権限。
GPUFlow のアカウント。こちらから作成できます。メールアドレスの確認も済ませてください。報酬を受け取るのに必要です。

1. インストールコマンドをコピーする

ダッシュボード を開き、左のメニューにある マイマシン をクリックします。
コマンド 1 つで GPU を追加 で、このマシンの用途は？ を 新しい出品（オンラインになってから設定） のままにします。
コマンドの横にある コピー をクリックします。

コマンドは次のような形です（末尾にはあなた専用のトークンが入ります）。

curl -fsSL https://gpuflow.app/downloads/install.sh | sudo bash -s -- --token eyJhbGciOi...

2. GPU のコンピューターで実行する

GPU を搭載したコンピューターで、ターミナルを開きます。
コマンドを貼り付けて Enter キーを押します。sudo にパスワードを求められたら入力します。
次の行が表示されるまで待ちます。
```
Enrolled. gpuflow-agent is running.
```
この時点で、コンピューターはオンラインになっています。続いてインストーラーが AI モデルをダウンロードします。初回は数分かかることがあります。

3. 出品を作成する

マイマシン に戻ると、コンピューターが オンライン と表示され、このマシンはオンラインですが出品されていません というメッセージが出ています。

オンラインだが出品されていないマシンのカード。「レンタルに出す」ボタンが強調表示されている

レンタルに出す をクリックします。このマシンが選ばれた状態で出品フォームが開きます。名前、GPU モデル、1 時間あたりの料金を入力し、GPUを出品 をクリックします。

何を書けばよいか、いくらにすればよいか迷ったら、わかりやすい出品を書くと GPU の価格の決め方をご覧ください。

4. 公開されたことを確認する

マイGPU を開きます。出品にはマシンが緑色の点付きで表示されます。これでマーケットプレイスに表示され、借り手が借りられるようになりました。

ほかのやり方

先に出品を作る場合: GPUを出品 をクリックしてフォームに入力し、マシン を なし (後で紐付け) のままにします。マイGPU で、その出品の下にある オンラインにする をクリックします。すると、コンピューターをその出品に紐付けるコマンドが表示されます。あとから紐付ける作業は必要ありません。

コンピューターがオフラインと表示される場合: マイマシン のオフラインのコンピューターには、それぞれのカードに専用のコマンドがあります。そのコンピューターで実行してください。エージェントが再インストールされ、同じマシンとして戻ります。そのため出品も再び有効になり、重複したマシンは作られません。ダッシュボードのコマンドを同じコンピューターで 2 回実行しても、問題はありません。

AI モデルの選び方

借り手は、あなたの GPU で動く AI モデルを通じて GPU を使います。インストーラーは標準で qwen2.5:7b をダウンロードします。別のモデルにするには、コマンドの末尾に --model を加えます。

curl -fsSL https://gpuflow.app/downloads/install.sh | sudo bash -s -- --token <your token> --model llama3.1:8b

よく使われるモデルは、小さい順に qwen2.5:0.5b、deepseek-r1:1.5b、qwen2.5:7b、deepseek-r1:7b、llama3.1:8b、qwen2.5:14b です。モデルは GPU のメモリ（VRAM）に収まる必要があります。小さなカードには小さなモデルを選んでください。

すでにオンラインのコンピューターにあとからモデルを追加する場合は、新しいトークンは必要ありません。

curl -fsSL https://gpuflow.app/downloads/install.sh | sudo bash -s -- --model qwen2.5:14b

OpenAI 互換のサーバーをすでに自分で動かしている場合は、--engine none --ollama-url http://127.0.0.1:<port> を加えてください。

状態を確認する

systemctl status gpuflow-agent      # is it running?
journalctl -u gpuflow-agent -f      # live log (Ctrl+C to stop)

エージェントは、クラッシュや再起動のあと自動で再起動します。接続は gpuflow.app と ws.gpuflow.app への外向きのものだけです。そのため、ポート転送をしなくても、どの家庭用ルーターの内側でも動きます。

ライブ統計

マイマシン の各マシンのカードには、次の情報が 15 秒ごとに更新されて表示されます。

速度（ベンチマーク）: 各モデルの 1 秒あたりのトークン数です。あなたのマシンで測定します。エージェントは、モデルが追加されたときに一度テストし、その後は毎日テストします。ただし、テストするのはマシンが 5 分間使われていないときだけです。借り手が使い始めると、テストは必ず中断されます。
借り手への提供: 実際のレンタルでの速度と、最初のトークンが返るまでの時間です。
GPU: 温度、負荷、VRAM、消費電力、ファン、クロック、PCIe リンク。
システムとモデル: CPU の温度と負荷、RAM、OS、稼働時間、インストール済みのモデル、現在読み込まれているモデル。

これらの統計を見られるのはあなただけです。

届くお知らせ

次のときには、メールと通知（サイト上部のベル）が届きます。

GPU がレンタルされたとき。
オフライン中の GPU を借り手が待っているとき（GPU ごとに 1 日 1 回まで）。マシンを起動すると、レンタルを受けられます。
出金が送信されたとき、または完了しなかったとき。

レンタルが終了したとき（収益の額が書かれています）と、収益が出金可能になったときには、通知が届きます。

次へ: わかりやすい出品を書く。