GigaSPOT पर तैनाती

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

यह इसलिए चुना गया है, क्योंकि GigaSPOT पेशेवरों के लिए एक उपकरण है और इतनी उच्च प्रतिस्पर्धी वातावरण में केवल बॉट्स द्वारा GigaSPOT ऑर्डर प्रबंधित करना ही तर्कसंगत होना चाहिए।

GigaSPOT अपने ऑर्डरों के लिए पोर्ट फॉरवर्डिंग पेश नहीं करता। यदि आपको कंटेनर के अंदर पोर्ट तक पहुंचने की आवश्यकता है, तो मैं आपके वर्कलोड के अंदर यह लागू करने की सलाह दे सकता/सकती हूँ FRP अपने वर्कलोड के अंदर

ऑर्डर की जीवन अवधि उस समय की मात्रा से निर्धारित होती है जिसे होस्टिंग प्रदाता मशीन को किराए पर देने की अनुमति देता है। ऑर्डर जीवन अवधि 20 दिनों तक सीमित है। यह डेटा मार्केट के स्नैपशॉट में लौटाया जाता है जैसा कि यहाँ

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CLORE कंटेनर रजिस्ट्री (CCR) से डिप्लॉय करना

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

⚠️ 600MB की सीमा अनकंप्रेस्ड इमेज के लिए है, इसलिए इमेज बनाने के बाद आप अनकंप्रेस्ड साइज देख सकते हैं में docker image ls

CCR पर इमेज की TTL (Time To Live) डिफ़ॉल्ट 30 दिनों की है, काउंटर नए GigaSPOT ऑर्डर को CCR इमेज के साथ डिप्लॉय करने पर रिसेट हो जाता है, यह अब आवश्यकता नहीं रह गई इमेजों को स्वतः साफ़ करने के लिए है।

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बेस इमेज से डिप्लॉय करना

कुछ इमेजें जो CLORE.AI द्वारा बनाई गई हैं पहले से ही हमारी मशीनों पर कैश की गई हैं, ताकि उन्हें GigaSPOT मार्केटप्लेस पर क्लाइंट्स द्वारा उपयोग किया जा सके

⚠️ बेस इमेज के स्थिर रहने की गारंटी हमेशा नहीं दी जा सकती; भविष्य में इमेजें अपने बेस इमेज के नए संस्करणों में स्वचालित रूप से अपडेट की जाएँगी। clore.ai टीम द्वारा बेस इमेज में भविष्य के बदलावों का प्रयास यह होगा कि किसी वर्कलोड को तोड़ा न जाए, लेकिन फिर भी आपका वर्कलोड समर्थन खो सकता है, जब उदाहरण के लिए वर्षों बाद बेस इमेज उबंटू के नए संस्करण में अपग्रेड हो जाए। बेस इमेज अपडेट clore.ai के सोशल चैनलों पर होने से पहले बताए जाएंगे, इसलिए यदि आप फॉलो 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 डिप्लॉय करने पर आपके पास डिफ़ॉल्ट रूप से अपने वर्कलोड को सेटअप करने के लिए 650MB फ्री स्पेस होगा

यह इमेज आपको अपने वर्कलोड को उस बाश स्क्रिप्ट को निर्दिष्ट करके डिप्लॉय करने की अनुमति देती है जो इमेज के पहले स्टार्ट पर डाउनलोड की जाएगी

आप इस उदाहरण से CLORE ब्लॉकचेन की माइनिंग के लिए प्रेरणा ले सकते हैं उपयोग करके 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 निर्माण API कॉल, 13 CLORE/दिन पर बोली लगाते हुए बिना कोई OC लागू किए, पावर लिमिट 350W

यह इमेज ENV वेरिएबल का उपयोग करती है DELEGATED_ENTRYPOINT स्क्रिप्ट को डाउनलोड करने के स्रोत के रूप में। स्क्रिप्ट एक बार डाउनलोड हो जाएगी और कंटेनर के हर स्टार्ट पर चलाई जाएगी, इसलिए सुनिश्चित करें कि आपने अपनी स्क्रिप्ट को किसी भी समय मारे जाने के योग्य बनाया है, यहाँ तक कि प्रारंभिक डिप्लॉयमेंट में भी। GigaSPOT एक उच्च-गति ट्रेडिंग वातावरण है, जहाँ आपका ऑर्डर स्क्रिप्ट के इनिशियलाइज़ेशन चरण के दौरान भी आउटबिड हो सकता है, इसलिए मजबूत कोड वास्तव में सहायक है।

डिप्लॉय करने 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 के लिए उपयोग किया जाता है, क्योंकि यह माइनर को पास किया जाता है यहाँ

यह उदाहरण मशीन #40329 पर डिप्लॉय होने पर वास्तविकता में काम नहीं किया - और अधिक पढ़ें रूसी सेंसरशिप में नेविगेट करना

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 डिप्लॉय करने पर आपके पास डिफ़ॉल्ट रूप से अपने वर्कलोड को सेटअप करने के लिए 650MB फ्री स्पेस होगा

यह इमेज Clore GigaSPOT पर HiveOS डिप्लॉय करने के लिए उपयोग की जाती है, ऐसा डिप्लॉयमेंट संभव है, लेकिन बड़े पैमाने पर संचालन के लिए वास्तव में अनुशंसित नहीं है, जबकि डिबगिंग के लिए यह बहुत अच्छा है क्योंकि Hive Shell यह शुरुआत करने वालों के लिए GigaSPOT पर वर्कलोड सेटअप करने में भी उपयोगी हो सकता है, इसकी UI के कारण।

HiveOS के डिप्लॉयमेंट के लिए आपको HiveOS खाता बनाना होगा और प्रत्येक किराए पर ली गई मशीन के लिए अद्वितीय उपयोग करना होगा Rig ID और Password जो मशीनों को कनेक्ट करने के लिए HiveOS द्वारा जेनरेट किए जाने वाले फ़ील्ड हैं

इन फ़ील्ड्स को ENV के साथ इनपुट किया जाता है, 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 मत भूलें कि रूस में कुछ मशीनों पर कुछ पूल एंडपॉइंट्स तक कनेक्शन्स प्रतिबंधित हो सकते हैं, यह बेहतर है पढ़ना रूसी सेंसरशिप में नेविगेट करना

ऑर्डर निर्वासन

प्रति gigaspot मार्केट (मशीन) केवल 8 ऑर्डर (बिड्स) हो सकते हैं। यदि किसी मशीन पर अधिक ऑर्डर 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 जिन्हें ऐसे वातावरण में क्या हो सकता है इसकी गहरी समझ है और संभावित जोखिमों की कल्पना कर सकते हैं।

मेरे विचार में यह अनिवार्य रूप से सबसे अच्छा अभ्यास है कि मशीन के आउटपुट की सत्यापन की जाए, आपकी प्रणाली आदर्श रूप से मशीनों की प्रोसेसिंग स्पीड/हैशरेट की जांच कर रही हो, आदर्श रूप से खराब प्रदर्शन करने वाली मशीनों, होस्ट्स की एक सूची हो ताकि वित्तीय नुकसान को रोका जा सके।

GigaSPOT जैसा है वैसा ही प्रदान किया जाता है, किसी भी हालत में, जिसमें GPU के गलत रिपोर्ट होने सहित, रिफंड जारी नहीं किए जाएंगे। यह क्लाइंट की जिम्मेदारी है कि वह मशीन के प्रदर्शन का सत्यापन करे और ब्लैक लिस्ट प्राप्त करे।

यह लेख केवल gigaspot ऑर्डर बनाने में जाता है, उन्हें एडिट करने के लिए, ओवरक्लॉकिन्ग सेटिंग्स संशोधित करने के लिए, आपको देखना चाहिए GigaSPOT API Documentation

CLORE.AI पर अधिकांश मशीनें रूस से होने के कारण, यह पढ़ना फायदेमंद है रूसी सेंसरशिप में नेविगेट करना