Connecter votre premier GPU

Linux & Windows x86_64, un GPU NVIDIA ou AMD avec au moins 6 Go de VRAM, et environ dix minutes.

1. Installer mahout

curl -fsSL https://elephantpool.ai/install-mahout.sh | sh

# Windows (PowerShell)
irm https://elephantpool.ai/install-mahout.ps1 | iex

Il télécharge le binaire, vérifie son checksum et le met sur votre PATH. Rien ne démarre tout seul, et rien n'exige root. Vous préférez le lire d'abord ? Il est court, et il est juste ici.

2. Voir ce que votre carte sait faire

$ mahout probe    # ce que mahout voit : CPU, RAM, GPU
$ mahout models   # quels modèles du catalogue tiennent sur cette carte, et quel build il prendrait

3. Lier la machine

Connectez-vous sur app.elephantpool.ai, activez le persona hôte, ouvrez Machines et générez un code de liaison. Il n'est montré qu'une fois et dure quinze minutes. Puis, sur la machine :

mahout up --code VOTRE-CODE

La machine apparaît immédiatement dans votre dashboard, avec les modèles qu'elle peut servir.

4. Le prouver, puis servir

$ mahout bench --model qwen3.8-27b   # mesurer la vraie vitesse, signer un reçu
$ mahout work                        # réclamer des jobs et les servir

Le benchmark est ce qui transforme une estimation en nombre : après lui, votre dashboard affiche les tokens par seconde mesurés et ce que ça paie par heure de service. mahout work réclame ensuite des jobs et se met en pause dès que vous utilisez activement la machine.

Si quelque chose tourne mal

« needs at least N GiB of VRAM » — ce build ne tient pas ; mahout models montre lequel tient.
Téléchargement rejeté sur un checksum — comportement voulu : le fichier ne correspondait pas à ce que nous avons épinglé, et rien n'a été gardé. Réessayez ; si ça persiste, ouvrez une issue.
Rien à servir — le pool route selon la demande. Une machine fraîchement liée reçoit du travail de démarrage pour que vous voyiez tout le chemin de bout en bout.