問題を解決する（プロバイダー）

まずエージェントの状態を見る

GPU のコンピューターで、次のコマンドを実行します。

systemctl status gpuflow-agent      # should say "active (running)"
journalctl -u gpuflow-agent -n 50   # the last 50 lines of its log

ほとんどの答えは、この 50 行の中にあります。

マシンがオフラインと表示される

1. コンピューターの電源が入っていて、インターネットにつながっていますか。 エージェントは、ポート 443（通常の HTTPS）で gpuflow.app と ws.gpuflow.app に接続できる必要があります。

2. エージェントは動いていますか。 systemctl status gpuflow-agent の結果に active (running) と出ていなければ、エージェントを起動します。

   sudo systemctl start gpuflow-agent

3. それでもオフラインの場合: マイマシン を開き、そのマシンのカードにあるコマンドをコピーして、もう一度実行します。エージェントが再インストールされ、同じマシンのまま戻るので、出品も自動で元に戻ります。

オフラインだったマシンは、エージェントが接続してから 1 分ほどでオンラインと表示されます。

インストールのエラー

表示	対処法
enrollment failed と表示され、ログにトークンの期限切れと書かれている	コマンドの有効期限は 15 分です。ダッシュボードを再読み込みし、新しいコマンドをコピーして実行してください。
this installer targets systemd Linux; systemctl not found	インストーラーには systemd を使う Linux が必要です。Windows、macOS、systemd のないシステムには、まだ対応していません。
unsupported CPU architecture	対応しているのは 64 ビットの PC（x86_64）と 64 ビットの ARM（arm64）だけです。
no enrollment token	--token とそのあとの部分も含めて、ダッシュボードからコマンド全体をコピーしてください。
failed to pull model '…'	モデル名が間違っているか、モデルが GPU に収まりません。--model qwen2.5:0.5b など、小さなモデルを試してください。

モデルが遅い、または読み込まれない

• GPU のメモリに対して大きすぎるモデルは、動作が遅いか、まったく動きません。小さなモデルを選んでください（AI モデルの選び方を参照）。
• 再起動後の最初のリクエストは、モデルをメモリに読み込むため遅くなります。
• マイマシン で GPU の温度を確認してください。GPU は熱くなると自動で速度を落とします。

レンタルが早く終了した

レンタル中にマシンが 10 分間オフラインになると、レンタルは終了します。報酬はオフラインになった時点までの分が支払われ、残りは借り手に戻ります。マシンが眠らないようにしてください。システム設定でスリープと休止状態をオフにします。

アンインストール

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 はインストールされたまま残ります。不要な場合は、別に削除してください。最後に、マイマシン のゴミ箱ボタンでマシンを削除します。

ノート

それでも解決しない場合は、gpuflow.app/support でチケットを作成し、ログの最後の 50 行（journalctl -u gpuflow-agent -n 50）を貼り付けてください。