Despliegue en GigaSPOT

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

Esta decisión se tomó porque GigaSPOT es una herramienta para profesionales, y en un entorno tan competitivo, tiene sentido que solo los bots gestionen las órdenes de GigaSPOT.

GigaSPOT no ofrece reenvío de puertos para sus órdenes. Si necesitas acceder a puertos internos dentro del contenedor, te recomiendo implementar FRP dentro de tu carga de trabajo.

La duración de la orden está determinada por el tiempo que el proveedor de alojamiento permita alquilar la máquina. El tiempo de vida de la orden está limitado a 20 días. Estos datos se reflejan en la instantánea del mercado descrita aquí.

---

Despliegue desde el Registro de Contenedores de CLORE (CCR)

Primero debes almacenar en caché la imagen desde dockerhub en el CCR. Actualmente hay un límite de 600 MB por imagen. Esto lo hace viable para cargas de trabajo tipo PoW. La razón es asegurar que GigaSPOT sea justo para todos, evitando ralentizaciones por imágenes grandes y permitiendo que la mayoría de máquinas se conecten a GigaSPOT. Si tienes una carga de trabajo que podría beneficiarse de GigaSPOT pero no cabe en los 600 MB, y planeas gastar más de 20 000 $/mes en GigaSPOT, por favor escribe a [email protected]

⚠️ El límite de 600 MB aplica a imágenes sin comprimir. Después de construir la imagen, puedes ver su tamaño sin comprimir con: docker image ls

Las imágenes en CCR tienen TTL (Time To Live) predeterminado de 30 días. El contador se reinicia al desplegar una nueva orden de GigaSPOT con esa imagen. Esto sirve para limpiar automáticamente las imágenes que ya no se necesitan.

---

Despliegue desde Imágenes Base

Algunas imágenes creadas por CLORE.AI ya están almacenadas en caché en nuestras máquinas y pueden ser usadas por los clientes en el marketplace de GigaSPOT.

⚠️ No se garantiza que la imagen base se mantenga siempre igual. Las imágenes se actualizarán automáticamente a nuevas versiones de su base en el futuro. El equipo de clore.ai intentará que estos cambios no afecten tus cargas de trabajo, pero podría perderse compatibilidad si tu carga depende de una imagen antigua, por ejemplo, si una imagen base se actualiza a Ubuntu nuevo tras varios años. Las actualizaciones serán anunciadas en las redes sociales de clore.ai, así que si las sigues, estarás informado.

1. Ubuntu 24.04

Esta imagen tiene ID de CCR: a3f9c4d7e5b088d8a0bff880

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

Con esta imagen desplegada en el contenedor, tendrás 650 MB de espacio libre por defecto para configurar tu carga de trabajo.

Esta imagen permite desplegar cargas de trabajo especificando un script bash, que se descargará al iniciar por primera vez la imagen.

Puedes usar este ejemplo para minar CLOB (Clore Blockchain) con t-rex en el pool de minería vipor.net:

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

Ejemplo de llamada API para crear orden: puja de 13 CLORE/día, sin overclocking forzado, con límite de energía en 350 W.

Esta imagen usa la variable de entorno DELEGATED_ENTRYPOINT como fuente para descargar el script. El script se descargará y ejecutará cada vez que se inicie el contenedor. Asegúrate de que tu script esté diseñado para ser terminado en cualquier momento, incluso durante el despliegue inicial.

GigaSPOT es un entorno de comercio de alta velocidad, donde una orden puede ser superada incluso mientras se inicializa el contenedor. Por lo tanto, es útil que el código sea robusto.

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 variable de entorno WORKER_NAME, que se usa para configurar el nombre del minero, ya que se pasa directamente al software de minería — aquí.

Este ejemplo no funcionó en la práctica cuando se desplegó en la máquina #40329 — más información en Navegando la censura rusa.

2. HiveOS

Esta imagen tiene ID de CCR: c9a4e2f6b7d488d8f0bab0ff

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

Con esta imagen desplegada en el 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 se recomienda para operaciones a gran escala. Sin embargo, es ideal para depuración gracias a la interfaz de usuario (UI) y también puede ser útil para principiantes.

Para desplegar HiveOS necesitas crear una cuenta de HiveOS y usar los campos únicos Rig ID y Password para cada máquina alquilada. Estos campos son generados por HiveOS para conectar las máquinas.

Estos campos se introducen usando variables de entorno (ENV). Ejemplo a continuación:

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 cuando ejecutes HiveOS, no olvides que en algunas máquinas en Rusia las conexiones a algunos endpoints de pools pueden estar restringidas. Es mejor leer Navegar la censura rusa.

Eliminación de pedidos (Order Eviction)

Solo puede haber 8 pedidos (ofertas) por mercado GigaSPOT (máquina). Si hay más pedidos por máquina, el pedido con menor rentabilidad se cancelará en cada intervalo de facturación de CLORE.AI.

Palabra final

Aunque GigaSPOT es una herramienta poderosa, está mejor orientada a usuarios de Linux y personas con un conocimiento profundo que entienden los posibles riesgos en estos entornos.

Es buena práctica, y en mi opinión obligatorio, verificar el rendimiento de la máquina: tu sistema debería comprobar la velocidad de procesamiento / hashrate de las máquinas, idealmente también mantener una lista de máquinas o hosts de bajo rendimiento para evitar pérdidas económicas.

GigaSPOT se ofrece tal como está. No se emitirán reembolsos por ningún caso, incluyendo GPUs mal reportadas. Es responsabilidad del cliente validar el rendimiento de la máquina y evitar quedar en la lista negra.

Este artículo solo trata sobre cómo crear pedidos de GigaSPOT. Para editar pedidos o modificar parámetros de overclocking, revisa la Documentación de la API de GigaSPOT

Dado que la mayoría de las máquinas en CLORE.AI provienen de Rusia, es útil leer Navegar la censura rusa.