Despliegue en GigaSPOT
Los despliegues en GigaSPOT solo pueden realizarse mediante la API de GigaSPOT (https://gigaspot-api-docs.clore.ai/), primero necesitas generar una clave API para tu cuenta de clore.ai
Esto se ha elegido porque GigaSPOT es una herramienta para profesionales y en un entorno tan altamente competitivo tiene sentido gestionar las órdenes de GigaSPOT únicamente mediante bots.
GigaSPOT no ofrece reenvío de puertos para sus órdenes. Si necesitas acceder a puertos internos dentro del contenedor, puedo recomendar implementar FRP dentro de tu carga de trabajo
La duración de la orden viene determinada por la cantidad de tiempo que el proveedor de alojamiento permite alquilar la máquina. La duración máxima de la orden está limitada a 20 días. Estos datos se devuelven en la instantánea del mercado descrita aquí
Despliegue desde el Registro de Contenedores CLORE (CCR)
Primero necesitas almacenar en caché la imagen desde dockerhub en el CCR; actualmente existe 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, para no ralentizarse almacenando en caché imágenes grandes y permitir que la gran mayoría de máquinas se conecten a GigaSPOT. Si tienes una carga de trabajo que podría beneficiarse de GigaSPOT, no cabe en 600 MB y se espera que gastes más de 20.000 $/mes en GigaSPOT, por favor escribe a [email protected]
⚠️ El límite de 600 MB es para la imagen sin comprimir, así que después de construir tu imagen puedes ver el tamaño sin comprimir en docker image ls
La imagen en CCR tiene un TTL (Tiempo de Vida) por defecto de 30 días; el contador se reinicia al desplegar una nueva orden GigaSPOT con la imagen de CCR; esto es para limpiar automáticamente el CCR de imágenes que ya no se necesitan.
Despliegue 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 recientes de su imagen base. El equipo de clore.ai intentará que los cambios futuros en las imágenes base no rompan ninguna carga de trabajo, pero aun así tu carga de trabajo podría dejar de tener soporte, por ejemplo si las imágenes base se actualizan a una versión más nueva de Ubuntu años después. Las actualizaciones de las imágenes base se anunciarán en las redes de clore.ai antes de ocurrir, así que si nos sigues serás 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 tendrás 650 MB de espacio libre por defecto para configurar tu carga de trabajo
Esta imagen te permite desplegar tus cargas de trabajo especificando un script bash que se descargará en el primer arranque de la imagen
Puedes inspirarte en este ejemplo para minar la cadena de bloques CLORE usando t-rex en vipor.net pool de minería
Llamada API de creación de órdenes con este ejemplo, puja a 13 CLORE/día sin OC impuesto, límite de potencia en 350W
Esta imagen usa la variable ENV DELEGATED_ENTRYPOINT como fuente para dónde descargar el script. El script se descargará una vez y se ejecutará en cada arranque del contenedor, así que asegúrate de diseñar tu script para que pueda ser interrumpido en cualquier momento, incluso en el despliegue inicial. GigaSPOT es un entorno de trading de alta velocidad, donde tu orden puede ser superada incluso durante la fase de inicialización en ejecución de tu 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'Puedes ver en el ejemplo una ENV WORKER_NAME que se usa para configurar el nombre del trabajador para el minero, porque se le pasa al minero aquí
Este ejemplo no funcionó en la realidad cuando se desplegó en la máquina #40329 - lee 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 tendrás 650 MB de espacio libre por defecto para configurar tu 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 excelente 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 necesitas crear una cuenta de HiveOS y usar para cada máquina alquilada un único Rig ID y Password que son campos generados por HiveOS para conectar máquinas
Estos campos se introducen con ENV, mira 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'Además, al ejecutar HiveOS, no olvides 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 Órdenes
Solo puede haber 8 órdenes (pujas) por mercado gigaspot (máquina). Si hay más órdenes por máquina, la orden con la menor rentabilidad se cancela en el intervalo de facturación de CLORE.AI
Palabra final
Si bien GigaSPOT es una herramienta potente, es más adecuada para usuarios de Linux y personas con un entendimiento profundo de lo que puede ocurrir en tales entornos; pueden imaginar los riesgos potenciales.
En mi opinión, es mejor práctica y obligatorio verificar las salidas de la máquina; idealmente tu sistema debería verificar la velocidad de procesamiento / hashrate de las máquinas, y tener una lista de máquinas con mal rendimiento o hosts para prevenir pérdidas financieras.
GigaSPOT se ofrece tal cual; en ningún caso, incluyendo GPUs reportadas incorrectamente, se emitirán reembolsos. Es responsabilidad del cliente validar el rendimiento de la máquina y obtener una lista negra.
Este artículo trata solo sobre la creación de órdenes gigaspot; para editarlas o modificar configuraciones de overclocking, deberías consultar Documentación de la API de GigaSPOT
Con la mayoría de las máquinas en CLORE.AI siendo de Rusia, es beneficioso leer Navegando la Censura Rusa
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