Despliegue en GigaSPOT

Los despliegues en GigaSPOT solo se pueden realizar mediante la API de GigaSPOT (https://gigaspot-api-docs.clore.ai/), primero necesita generar una clave API para su cuenta de clore.ai

Esto se ha elegido porque GigaSPOT es una herramienta para profesionales y en un entorno tan altamente competitivo tiene sentido que los pedidos de GigaSPOT se gestionen solo mediante bots.

GigaSPOT no ofrece reenvío de puertos para sus pedidos. Si necesita acceder a puertos internos dentro del contenedor, puedo recomendar implementar FRP dentro de su carga de trabajo

La duración del pedido está determinada por la cantidad de tiempo que el proveedor de alojamiento permitió alquilar la máquina. La duración del pedido está limitada a 20 días. Estos datos se devuelven en la instantánea del mercado descrita aquí

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Desplegando desde el Registro de Contenedores CLORE (CCR)

Primero necesita almacenar en caché la imagen desde dockerhub en el CCR, actualmente hay un límite impuesto (600 MB) por imagen, esto lo hace factible para cargas de trabajo tipo PoW; esto es para asegurarse de que GigaSPOT pueda ser justo para todos, no ralentizarse por almacenar en caché imágenes grandes y permitir que la gran mayoría de las máquinas se conecten a GigaSPOT. Si tiene una carga de trabajo que podría beneficiarse de GigaSPOT, no puede caber en 600 MB y se espera que gaste más de 20.000 $/mes en GigaSPOT, por favor envíe un mensaje a [email protected]

⚠️ El límite de 600 MB es para la imagen descomprimida, así que después de construir su imagen puede ver el tamaño descomprimido en docker image ls

La imagen en CCR tiene TTL (Tiempo de Vida) por defecto de 30 días; el contador se reinicia al desplegar un nuevo pedido de GigaSPOT con la imagen de CCR, esto es para limpiar automáticamente el CCR de imágenes que ya no se necesitan.

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Desplegando desde Imágenes Base

Algunas imágenes creadas por CLORE.AI ya están almacenadas en caché en nuestras máquinas, por lo que pueden ser utilizadas por clientes en el mercado de GigaSPOT

⚠️ No se puede garantizar que la imagen base permanezca igual todo el tiempo; las imágenes se actualizarán automáticamente en el futuro a versiones más nuevas de su imagen base. Los futuros cambios en las imágenes base por parte del equipo de clore.ai se intentarán para no romper ninguna carga de trabajo, pero aún así su carga de trabajo podría perder soporte cuando, por ejemplo, las imágenes base se actualicen a una versión más reciente de Ubuntu en años posteriores. Las actualizaciones de la imagen base se mencionarán en las redes sociales de clore.ai antes de que ocurran, así que si las sigue estará informado

1. Ubuntu 24.04

Esta imagen tiene ID de CCR a3f9c4d7e5b088d8a0bff880

Actualmente usando la imagen base cloreai/jupyter:ubuntu24.04-v2 con fuente en https://gitlab.com/cloreai-public/containers/jupyter

Con esta imagen desplegada dentro del contenedor tendrá 650 MB de espacio libre por defecto para configurar su carga de trabajo

Esta imagen le permite desplegar sus cargas de trabajo especificando un script bash que se descargará en el primer inicio de la imagen

Puede inspirarse en este ejemplo para minar la cadena de bloques CLORE usando t-rex en vipor.net pool de minería

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

Llamada API de creación de pedido con este ejemplo, puja a 13 CLORE/día sin OC forzado, límite de potencia en 350W

Esta imagen usa la variable ENV DELEGATED_ENTRYPOINT como fuente de dónde descargar el script. El script se descargará una vez y se ejecutará en cada inicio del contenedor, así que asegúrese de diseñar su script para que pueda ser detenido en cualquier momento, incluso en el despliegue inicial. GigaSPOT es un entorno de negociación de alta velocidad, donde su pedido podría ser superado incluso durante la fase de inicialización en ejecución de su script, por lo que un código robusto es realmente útil.

Ejemplo de llamada api para desplegar

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'

Puede ver en el ejemplo una ENV WORKER_NAME que se utiliza para configurar el nombre del trabajador para el minero, porque se pasa al minero aquí

Este ejemplo no funcionó en la realidad cuando se desplegó en la máquina #40329 - lea más en Navegando la censura rusa

2. HiveOS

Esta imagen tiene ID de CCR c9a4e2f6b7d488d8f0bab0ff

Actualmente usando la imagen base cloreai/hiveos:0.3 con fuente en https://gitlab.com/cloreai-public/containers/hiveos

Con esta imagen desplegada dentro del contenedor tendrá 650 MB de espacio libre por defecto para configurar su carga de trabajo

Esta imagen se usa para desplegar HiveOS en Clore GigaSPOT; dicho despliegue es posible, pero no realmente recomendable para operaciones a gran escala, aunque es ideal para depuración debido a Hive Shell también puede ser útil para principiantes para configurar cargas de trabajo en GigaSPOT, debido a su interfaz.

Para el despliegue de HiveOS necesita crear una cuenta de HiveOS y usar para cada máquina alquilada un único Rig ID y Contraseña que son campos generados por HiveOS para conectar máquinas

Estos campos se ingresan con ENV, vea este ejemplo:

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'

También, al ejecutar HiveOS, no olvide que en algunas máquinas en Rusia, las conexiones a algunos endpoints de pools pueden estar restringidas; es mejor leer Navegando la censura rusa

Desalojo de pedidos

Solo puede haber 8 pedidos (ofertas) por mercado gigaspot (máquina). Si hay más pedidos por máquina, el pedido con la rentabilidad más baja se cancela en el intervalo de facturación de CLORE.AI

Palabra final

Si bien GigaSPOT es una herramienta potente, está más indicada para usuarios de Linux y personas con un conocimiento profundo de lo que puede ocurrir en tales entornos; pueden imaginar los riesgos potenciales.

En mi opinión, es una buena práctica obligatoria verificar las salidas de la máquina; su sistema debería idealmente verificar la velocidad de procesamiento / hashrate de las máquinas, tener idealmente una lista de máquinas con bajo rendimiento o hosts para prevenir pérdidas financieras.

GigaSPOT se ofrece tal cual; en ningún caso, incluyendo GPUs mal reportadas, se emitirán reembolsos. Es responsabilidad del cliente validar el rendimiento de la máquina y obtener listas negras.

Este artículo trata solo de crear pedidos gigaspot; para editarlos, modificar configuraciones de overclocking, debe consultar Documentación de la API de GigaSPOT

Con la mayoría de las máquinas en CLORE.AI procedentes de Rusia, es beneficioso leer Navegando la censura rusa