GigaSPOT पर तैनाती

GigaSPOT पर परिनियोजन केवल GigaSPOT API द्वारा ही प्राप्त किए जा सकते हैं (https://gigaspot-api-docs.clore.ai/), सबसे पहले आपको अपने clore.ai खाते के लिए API कुंजी उत्पन्न करनी होगी

यह इसलिए चुना गया है, क्योंकि GigaSPOT पेशेवरों के लिए एक उपकरण है और ऐसे अत्यंत प्रतिस्पर्धी वातावरण में केवल बॉट्स द्वारा GigaSPOT ऑर्डर्स को प्रबंधित करना समझदारी होगी।

GigaSPOT अपने ऑर्डर्स के लिए पोर्ट फॉरवर्डिंग प्रदान नहीं करता है। यदि आपको कंटेनर के अंदर के पोर्ट तक पहुंचने की आवश्यकता है तो मैं आपकी वर्कलोड के अंदर FRP निष्पादित करने की सलाह देता/देती हूँ

ऑर्डर का जीवनकाल उस समय की मात्रा द्वारा निर्धारित होता है, जिस समय के लिए होस्टिंग प्रदाता ने मशीन को किराये पर देने की अनुमति दी है। ऑर्डर का जीवनकाल 20 दिनों तक सीमित है। यह डेटा मार्केट के स्नैपशॉट में वापस किया जाता है जैसा कि यहाँ

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CLORE कंटेनर रेजिस्ट्री (CCR) से परिनियोजन

पहले आपको इमेज को dockerhub से CCR पर कैश करना होगा, वर्तमान में प्रति इमेज 600MB की सीमा है, यह PoW प्रकार के वर्कलोड के लिए व्यावहारिक बनाता है, इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि GigaSPOT सभी के लिए निष्पक्ष रह सके, बड़े इमेज कैश करने से धीमा न हो और अधिकांश मशीनें GigaSPOT से जुड़ सकें। यदि आपका वर्कलोड GigaSPOT से लाभान्वित हो सकता है, 600MB में फिट नहीं होता और आप GigaSPOT पर $20000/माह से अधिक खर्च करने की अपेक्षा कर रहे हैं तो कृपया संदेश भेजें [email protected]

⚠️ 600MB सीमा अनकंप्रेस्ड इमेज के लिए है, इसलिए इमेज बिल्ड करने के बाद आप अनकंप्रेस्ड आकार देख सकते हैं docker image ls

CCR पर इमेज की TTL (Time To Live) डिफ़ॉल्ट रूप से 30 दिन है, काउंटर नए GigaSPOT ऑर्डर को उसी CCR इमेज के साथ डिप्लॉय करने पर रीसेट होता है, यह अनावश्यक इमेजों को स्वचालित रूप से साफ़ करने के लिए है।

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बेस इमेज से परिनियोजन

CLORE.AI द्वारा बनाए गए कुछ इमेज पहले से ही हमारी मशीनों पर कैश किए गए हैं, ताकि उन्हें GigaSPOT बाजार पर क्लाइंट्स द्वारा उपयोग किया जा सके

⚠️ बेस इमेज के स्थिर रहने की गारंटी नहीं दी जा सकती, भविष्य में इमेज स्वतः ही इसके बेस इमेज के नए संस्करणों में अपडेट किए जाएंगे। clore.ai टीम द्वारा बेस इमेज में भविष्य के बदलाव वर्कलोड तोड़ने से बचाने की कोशिश की जाएगी, लेकिन फिर भी आपका वर्कलोड समर्थन खो सकता है, जब उदाहरण के लिए वर्षों बाद बेस इमेज को नए उबुन्टू में अपग्रेड किया जाएगा। बेस इमेज अपडेट से पहले clore.ai सोशल पर इसका उल्लेख किया जाएगा, इसलिए यदि आप उनका अनुसरण कर रहे हैं तो आपको अपडेट मिल जाएगा

1. Ubuntu 24.04

इस इमेज का CCR ID है a3f9c4d7e5b088d8a0bff880

वर्तमान में उपयोग हो रही बेस इमेज cloreai/jupyter:ubuntu24.04-v2 स्रोत के साथ https://gitlab.com/cloreai-public/containers/jupyter

इस इमेज को कंटेनर के अंदर परिनियोजित करने पर डिफ़ॉल्ट रूप से आपके वर्कलोड को सेटअप करने के लिए 650MB फ्री स्पेस मिलेगा

यह इमेज आपको अपने वर्कलोड्स को परिनियोजित करने की अनुमति देती है जिसके लिए आप bash स्क्रिप्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं जो इमेज के पहले स्टार्ट पर डाउनलोड की जाएगी

आप इस उदाहरण से CLORE ब्लॉकचेन का खनन करने के लिए प्रेरणा ले सकते हैं, उपयोग करते हुए t-rex पर vipor.net माइनिंग पूल

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

इस उदाहरण के साथ ऑर्डर क्रिएशन API कॉल, 13 CLORE/दिन पर बोलियां देते हुए बिना OC लागू किए, पावर लिमिट 350W

यह इमेज ENV वेरिएबल का उपयोग करती है DELEGATED_ENTRYPOINT जहाँ से स्क्रिप्ट डाउनलोड करनी है के स्रोत के रूप में। स्क्रिप्ट एक बार डाउनलोड हो जाने के बाद हर कंटेनर स्टार्ट पर चलायी जाएगी, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप अपनी स्क्रिप्ट को किसी भी समय मारी जा सकने के योग्य बना रहे हैं, यहाँ तक कि प्रारंभिक परिनियोजन में भी। GigaSPOT एक तेज़-तर्रार ट्रेडिंग वातावरण है, जहाँ आपके ऑर्डर को आपकी स्क्रिप्ट के आरंभिक इनिशियलाईज़ेशन चरण के दौरान भी आउटबिड किया जा सकता है, इसलिए मजबूत कोड वास्तव में सहायक होता है।

परिनियोजन के लिए API कॉल का उदाहरण

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'

आप उदाहरण में एक ENV देख सकते हैं WORKER_NAME जो माइनर के लिए वर्कर नाम कॉन्फ़िगर करने में उपयोग किया जाता है, क्योंकि इसे माइनर को पास किया जाता है यहाँ

यह उदाहरण वास्तविकता में मशीन #40329 पर परिनियोजित होने पर काम नहीं किया - और अधिक पढ़ें रूसी सेंसरशिप में नेविगेशन

2. HiveOS

इस इमेज का CCR ID है c9a4e2f6b7d488d8f0bab0ff

वर्तमान में उपयोग हो रही बेस इमेज cloreai/hiveos:0.3 स्रोत के साथ https://gitlab.com/cloreai-public/containers/hiveos

इस इमेज को कंटेनर के अंदर परिनियोजित करने पर डिफ़ॉल्ट रूप से आपके वर्कलोड को सेटअप करने के लिए 650MB फ्री स्पेस मिलेगा

यह इमेज Clore GigaSPOT पर HiveOS परिनियोजित करने के लिए उपयोग की जाती है, ऐसा परिनियोजन संभव है, पर बड़े पैमाने पर संचालन के लिए वास्तव में अनुशंसित नहीं है, जबकि यह डिबगिंग के लिए शानदार है क्योंकि Hive Shell नवप्रवेशियों के लिए GigaSPOT पर वर्कलोड सेटअप करने में इसके UI के कारण भी उपयोगी हो सकता है।

HiveOS के परिनियोजन के लिए आपको HiveOS खाता बनाना होगा और प्रत्येक किराये पर ली गई मशीन के लिए एक अद्वितीय Rig ID और Password जो कि मशीनों को कनेक्ट करने के लिए HiveOS द्वारा उत्पन्न किए जाने वाले फ़ील्ड हैं

ये फ़ील्ड ENV के साथ इनपुट किए जाते हैं, इस उदाहरण को देखें:

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'

इसके अलावा जब आप HiveOS चला रहे हों, तो यह न भूलें कि रूस की कुछ मशीनों पर कुछ पूल एंडपॉइंट्स के लिए कनेक्शन प्रतिबंधित हो सकते हैं, बेहतर है कि आप पढ़ें रूसी सेंसरशिप में नेविगेशन

ऑर्डर निष्कासन

प्रति gigaspot मार्केट (मशीन) केवल 8 ऑर्डर (बिड्स) हो सकते हैं। यदि किसी मशीन पर अधिक ऑर्डर्स मौजूद हैं, तो सबसे कम लाभप्रदता वाला ऑर्डर CLORE.AI बिलिंग इंटरवल पर रद्द कर दिया जाता है

अंतिम शब्द

जबकि GigaSPOT एक शक्तिशाली उपकरण है, यह लिनक्स उपयोगकर्ताओं और उन लोगों के लिए सबसे उपयुक्त है जिनके पास ऐसे वातावरण में क्या हो सकता है इसकी गहरी समझ है और जो संभावित जोखिमों की कल्पना कर सकते हैं।

मेरी राय में यह अनिवार्य अच्छा अभ्यास है कि मशीन के आउटपुट की सत्यापित करना; आपकी प्रणाली आदर्श रूप से मशीनों की प्रोसेसिंग स्पीड / हैशरेट को सत्यापित कर रही हो, आदर्श रूप से खराब प्रदर्शन करने वाली मशीनों की एक सूची हो, ताकि वित्तीय नुकसान से बचा जा सके।

GigaSPOT जैसा है वैसा ही प्रदान किया जाता है, किसी भी स्थिति में जिसमें GPUs गलत रिपोर्ट किए गए हों, कोई रिफंड जारी नहीं किया जाएगा। मशीन प्रदर्शन को मान्य करना और ब्लैकलिस्ट प्राप्त करना ग्राहक की जिम्मेदारी है।

यह लेख केवल gigaspot ऑर्डर्स बनाने में जाता है, उन्हें संपादित करने के लिए, ओवरक्लॉकिंग सेटिंग्स संशोधित करने के लिए, आपको देखना चाहिए GigaSPOT API Documentation

CLORE.AI पर अधिकांश मशीनें रूस से होने के कारण, इसे पढ़ना लाभदायक है रूसी सेंसरशिप में नेविगेशन