Bereitstellung auf GigaSPOT
Bereitstellungen auf GigaSPOT können nur über die GigaSPOT-API erfolgen (https://gigaspot-api-docs.clore.ai/), zunächst müssen Sie einen API-Schlüssel für Ihr clore.ai-Konto erstellen
Dies wurde so gewählt, weil GigaSPOT ein Werkzeug für Profis ist und es in einer so wettbewerbsintensiven Umgebung sinnvoll erscheint, GigaSPOT-Aufträge nur von Bots verwalten zu lassen.
GigaSPOT bietet kein Port-Forwarding für seine Aufträge an. Wenn Sie auf interne Ports innerhalb des Containers zugreifen müssen, empfehle ich die Implementierung von FRP in Ihrem Workload
Die Laufzeit eines Auftrags wird durch die Zeit bestimmt, die der Hosting-Anbieter das Mieten der Maschine erlaubt hat. Die Laufzeit eines Auftrags ist auf 20 Tage begrenzt. Diese Daten werden im Snapshot des Marktes zurückgegeben, der hier
Bereitstellung aus dem CLORE Container Registry (CCR)
Sie müssen zuerst das Image von dockerhub auf CCR cachen; aktuell gibt es ein Limit (600 MB) pro Image, das PoW-artige Workloads praktikabel macht. Dies soll sicherstellen, dass GigaSPOT für alle fair bleibt, nicht durch das Cachen großer Images verlangsamt wird und die überwiegende Mehrheit der Maschinen eine Verbindung zu GigaSPOT herstellen kann. Wenn Sie einen Workload haben, der von GigaSPOT profitieren könnte, nicht in 600 MB passt und Sie voraussichtlich über 20.000 $/Monat für GigaSPOT ausgeben werden, kontaktieren Sie bitte [email protected]
⚠️ Das 600-MB-Limit bezieht sich auf das unkomprimierte Image; nachdem Sie Ihr Image gebaut haben, können Sie die unkomprimierte Größe mit docker image ls
sehen. Ein Image im CCR hat standardmäßig eine TTL (Time To Live) von 30 Tagen; der Zähler wird beim Bereitstellen eines neuen GigaSPOT-Auftrags mit dem CCR-Image zurückgesetzt, um CCR automatisch von nicht mehr benötigten Images zu bereinigen.
Bereitstellung von Basis-Images
Einige von CLORE.AI erstellte Images sind bereits auf unseren Maschinen zwischengespeichert und können daher von Kunden auf dem GigaSPOT-Marktplatz genutzt werden
⚠️ Es kann nicht garantiert werden, dass ein Basis-Image dauerhaft gleich bleibt; die Images werden in Zukunft automatisch auf neuere Versionen ihres Basis-Images aktualisiert. Änderungen an Basis-Images durch das clore.ai-Team werden so versucht, dass sie keine Workloads unterbrechen, aber Ihr Workload könnte dennoch die Unterstützung verlieren, wenn Basis-Images in späteren Jahren z. B. auf eine neuere Ubuntu-Version aktualisiert werden. Aktualisierungen von Basis-Images werden vor deren Veröffentlichung in den clore.ai-Socials erwähnt, sodass Sie bei Verfolgung informiert werden
1. Ubuntu 24.04
Dieses Image hat die CCR-ID a3f9c4d7e5b088d8a0bff880
Derzeit verwendetes Basis-Image cloreai/jupyter:ubuntu24.04-v2 mit Quelle bei https://gitlab.com/cloreai-public/containers/jupyter
Mit diesem Image bereitgestellt im Container haben Sie standardmäßig 650 MB freien Speicherplatz zur Einrichtung Ihres Workloads
Dieses Image ermöglicht es Ihnen, Ihre Workloads bereitzustellen, indem Sie ein Bash-Skript angeben, das beim ersten Start des Images heruntergeladen wird
Sie können sich von diesem Beispiel zum Mining der CLORE-Blockchain mit t-rex auf vipor.net Mining-Pool
API-Aufruf zur Erstellung eines Auftrags mit diesem Beispiel, Bieten mit 13 CLORE/Tag ohne erzwungene Übertaktung, Leistungsgrenze bei 350W
Dieses Image verwendet die ENV-Variable DELEGATED_ENTRYPOINT als Quelle dafür, wo das Skript heruntergeladen werden soll. Das Skript wird einmal heruntergeladen und bei jedem Start des Containers ausgeführt, daher stellen Sie sicher, dass Ihr Skript so gestaltet ist, dass es jederzeit beendet werden kann, auch während der anfänglichen Bereitstellung. GigaSPOT ist eine schnelllebige Handelsumgebung, in der Ihr Auftrag sogar während der Ausführungsinitialisierungsphase Ihres Skripts überboten werden kann, daher ist robuster Code sehr hilfreich.
Beispiel eines API-Aufrufs zur Bereitstellung
curl -X POST \
-H 'auth: NXj2bHUXHwzvd5-Lm6UfvgGtnNwaHxLu' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '[
{
"currency": "CLORE-Blockchain",
"image": "a3f9c4d7e5b088d8a0bff880",
"renting_server": 40329,
"price": 13,
"oc": [
{
"pl": 350
}
],
"env": {
"DELEGATED_ENTRYPOINT": "https://gitlab.com/cloreai-public/gigaspot-examples/ubuntu-base-mining/-/raw/main/example-clore-blockchain.sh",
"WORKER_NAME": "clore-gigaspot-40329"
}
}
]' \
'https://api.clore.ai/v1/create_gigaspot_orders'Sie können im Beispiel eine ENV sehen WORKER_NAME die verwendet wird, um den Worker-Namen für den Miner zu konfigurieren, da sie an den Miner übergeben wird hier
Dieses Beispiel funktionierte in der Realität nicht, als es auf Maschine #40329 bereitgestellt wurde – lesen Sie mehr in Navigating Russian Censorship
2. HiveOS
Dieses Image hat die CCR-ID c9a4e2f6b7d488d8f0bab0ff
Derzeit verwendetes Basis-Image cloreai/hiveos:0.3 mit Quelle bei https://gitlab.com/cloreai-public/containers/hiveos
Mit diesem Image bereitgestellt im Container haben Sie standardmäßig 650 MB freien Speicherplatz zur Einrichtung Ihres Workloads
Dieses Image wird verwendet, um HiveOS auf Clore GigaSPOT bereitzustellen; eine solche Bereitstellung ist möglich, aber für groß angelegte Operationen nicht wirklich empfehlenswert, während es sich hervorragend zum Debuggen eignet wegen Hive Shell kann auch für Anfänger nützlich sein, um Workloads auf GigaSPOT einzurichten, wegen seiner Benutzeroberfläche.
Für die Bereitstellung von HiveOS müssen Sie ein HiveOS-Konto erstellen und für jede gemietete Maschine eine eindeutige Rig ID und Passwort verwenden, die von HiveOS zum Verbinden der Maschinen generiert werden
Diese Felder werden über ENV eingegeben; sehen Sie sich dieses Beispiel an:
curl -X POST \
-H 'auth: NXj2bHUXHwzvd5-Lm6UfvgGtnNwaHxLu' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '[
{
"currency": "CLORE-Blockchain",
"image": "c9a4e2f6b7d488d8f0bab0ff",
"renting_server": 40329,
"price": 13,
"oc": [
{
"pl": 350
}
],
"env": {
"rig_id": "10452701",
"rig_pass": "UTA2xoxo"
}
}
]' \
'https://api.clore.ai/v1/create_gigaspot_orders'Wenn Sie HiveOS ausführen, vergessen Sie auch nicht, dass auf einigen Maschinen in Russland Verbindungen zu bestimmten Pool-Endpunkten eingeschränkt sein können; es ist besser, dies zu lesen Navigating Russian Censorship
Auftragsräumung
Es können nur 8 Aufträge (Bids) pro GigaSPOT-Markt (Maschine) vorhanden sein. Wenn mehr Aufträge pro Maschine vorhanden sind, wird der Auftrag mit der geringsten Rentabilität im CLORE.AI-Abrechnungsintervall storniert
Abschließendes Wort
Während GigaSPOT ein leistungsstarkes Werkzeug ist, eignet es sich am besten für Linux-Benutzer und Personen mit tiefem Verständnis dafür, was in solchen Umgebungen passieren kann und die sich der potenziellen Risiken bewusst sind.
Meiner Meinung nach ist es beste Praxis, unbedingt die Ausgaben der Maschine zu verifizieren; Ihr System sollte idealerweise die Verarbeitungsleistung / Hashrate der Maschinen überprüfen und idealerweise eine Liste schlecht performender Maschinen/Hosts führen, um finanzielle Verluste zu vermeiden.
GigaSPOT wird wie gesehen angeboten; in keinem Fall, einschließlich falsch gemeldeter GPUs, werden Rückerstattungen gewährt. Es liegt in der Verantwortung des Kunden, die Maschinenleistung zu validieren und eine Blacklist zu erstellen.
Dieser Artikel behandelt nur das Erstellen von GigaSPOT-Aufträgen; um diese zu bearbeiten oder Übertaktungseinstellungen zu ändern, sollten Sie sich GigaSPOT API Documentation
Da die Mehrheit der Maschinen auf CLORE.AI aus Russland stammt, ist es vorteilhaft, dies zu lesen Navigating Russian Censorship
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