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 gewählt, weil GigaSPOT ein Werkzeug für Fachleute ist und es in einer derart wettbewerbsintensiven Umgebung sinnvoll sein sollte, GigaSPOT-Aufträge nur durch Bots verwalten zu lassen.

GigaSPOT bietet für seine Aufträge kein Port-Forwarding an. Wenn Sie auf interne Ports innerhalb des Containers zugreifen müssen, kann ich empfehlen, FRP innerhalb Ihrer Workload zu implementieren

Die Laufzeit eines Auftrags wird durch die Zeit bestimmt, die der Hosting-Anbieter erlaubt, die Maschine zu mieten. Die Laufzeit eines Auftrags ist auf 20 Tage begrenzt. Diese Daten werden im Snapshot des Marktes zurückgegeben, der hier

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Bereitstellung aus dem CLORE Container Registry (CCR)

Sie müssen zunächst das Image von dockerhub auf CCR zwischenspeichern, derzeit gibt es ein Limit (600 MB) pro Image, dies macht es für PoW-ähnliche Workloads praktikabel, um sicherzustellen, dass GigaSPOT für alle fair sein kann, nicht durch das Zwischenspeichern großer Images verlangsamt wird und die große Mehrheit der Maschinen sich mit GigaSPOT verbinden kann. Wenn Sie eine Workload haben, die von GigaSPOT profitieren könnte, nicht in 600 MB passt und Sie voraussichtlich mehr als 20.000 $/Monat für GigaSPOT ausgeben werden, kontaktieren Sie bitte [email protected]

⚠️ Das 600-MB-Limit gilt für das unkomprimierte Image, nachdem Sie Ihr Image gebaut haben, können Sie die unkomprimierte Größe mit docker image ls

Images im CCR haben eine TTL (Time To Live) standardmäßig von 30 Tagen, der Zähler wird beim Bereitstellen eines neuen GigaSPOT-Auftrags mit dem CCR-Image zurückgesetzt, dies dient der automatischen Bereinigung von nicht mehr benötigten Images im CCR.

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Bereitstellung aus Basis-Images

Einige von CLORE.AI erstellte Images sind bereits auf unseren Maschinen zwischengespeichert, sodass sie von Kunden auf dem GigaSPOT-Marktplatz genutzt werden können

⚠️ Es kann nicht garantiert werden, dass das Basis-Image dauerhaft unverändert bleibt; die Images werden in Zukunft automatisch auf neuere Versionen ihres Basis-Images aktualisiert. Die zukünftigen Änderungen an Basis-Images durch das clore.ai-Team werden versucht, so durchzuführen, dass keine Workloads unterbrochen werden, dennoch könnte Ihre Workload die Unterstützung verlieren, wenn beispielsweise Basis-Images in späteren Jahren auf ein neueres Ubuntu aktualisiert werden. Updates der Basis-Images werden vor ihrer Durchführung in den clore.ai-Socials erwähnt, sodass Sie, wenn Sie folgen, informiert werden

1. Ubuntu 24.04

Dieses Image hat die CCR-ID a3f9c4d7e5b088d8a0bff880

Derzeit verwendetes Basis-Image cloreai/jupyter:ubuntu24.04-v2 mit Quelle unter https://gitlab.com/cloreai-public/containers/jupyter

Mit diesem Image bereitgestellt im Container haben Sie standardmäßig 650 MB freien Speicherplatz, um Ihre Workload einzurichten

Dieses Image erlaubt 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 für das Mining der CLORE-Blockchain mit t-rex auf vipor.net Mining-Pool

https://gitlab.com/cloreai-public/gigaspot-examples/ubuntu-base-mining/-/blob/main/example-clore-blockchain.sh

API-Aufruf zur Erstellung eines Auftrags mit diesem Beispiel, Gebot bei 13 CLORE/Tag ohne erzwungene Übertaktung, Leistungsbegrenzung bei 350W

Dieses Image verwendet die ENV-Variable DELEGATED_ENTRYPOINT als Quelle dafür, wo das Skript heruntergeladen wird. Das Skript wird einmal heruntergeladen und bei jedem Start des Containers ausgeführt, stellen Sie also 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 laufenden Initialisierungsphase Ihres Skripts überboten werden kann, daher ist robuster Code sehr hilfreich.

Beispiel für einen API-Aufruf 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 Workernamen für den Miner zu konfigurieren, weil 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 unter https://gitlab.com/cloreai-public/containers/hiveos

Mit diesem Image bereitgestellt im Container haben Sie standardmäßig 650 MB freien Speicherplatz, um Ihre Workload einzurichten

Dieses Image wird verwendet, um HiveOS auf Clore GigaSPOT bereitzustellen; eine solche Bereitstellung ist möglich, wird jedoch für groß angelegte Operationen nicht wirklich empfohlen, während sie sich wegen Hive Shell auch für Anfänger zur Einrichtung von Workloads auf GigaSPOT als nützlich erweisen kann, wegen seiner UI.

Für die Bereitstellung von HiveOS müssen Sie ein HiveOS-Konto erstellen und für jede gemietete Maschine eine eindeutige Rig ID und Passwort verwenden, dies sind Felder, die von HiveOS zur Verbindung von 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'

Beachten Sie auch beim Betrieb von HiveOS, dass auf einigen Maschinen in Russland Verbindungen zu bestimmten Pool-Endpunkten eingeschränkt sein können; es ist besser, zu lesen Navigating Russian Censorship

Auftragsräumung

Es können nur 8 Aufträge (Gebote) pro GigaSPOT-Markt (Maschine) vorhanden sein. Wenn pro Maschine mehr Aufträge vorhanden sind, wird der Auftrag mit der geringsten Rentabilität im CLORE.AI-Abrechnungsintervall storniert

Abschließendes Wort

Während GigaSPOT ein mächtiges 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 potentiellen Risiken bewusst sind.

Meiner Meinung nach ist es gute Praxis, zwingend die Ausgaben der Maschine zu überprüfen; Ihr System sollte idealerweise die Verarbeitungsgeschwindigkeit / Hashrate der Maschinen verifizieren und idealerweise eine Liste schlecht performender Maschinen/Hosts führen, um finanzielle Verluste zu verhindern.

GigaSPOT wird wie besehen angeboten; in keinem Fall, einschließlich falsch gemeldeter GPUs, werden Rückerstattungen gewährt. Es liegt in der Verantwortung des Kunden, die Leistung der Maschine zu validieren und eine schwarze Liste zu erstellen.

Dieser Artikel behandelt nur das Erstellen von GigaSPOT-Aufträgen; um diese zu bearbeiten oder Übertaktungseinstellungen zu ändern, sollten Sie sich GigaSPOT API Dokumentation

Da die Mehrheit der Maschinen auf CLORE.AI aus Russland stammt, ist es vorteilhaft, zu lesen Navigating Russian Censorship