GigaSPOT पर तैनाती

GigaSPOT पर डिप्लॉयमेंट केवल GigaSPOT API (https://gigaspot-api-docs.clore.ai/), सबसे पहले आपको अपने clore.ai खाते के लिए API कुंजी जनरेट करनी होगी

यह इसलिए चुना गया है, क्योंकि GigaSPOT पेशेवरों के लिए एक टूल है और ऐसे अत्यधिक प्रतिस्पर्धी वातावरण में GigaSPOT ऑर्डरों को केवल बॉट्स द्वारा ही प्रबंधित करना समझदारी है।

GigaSPOT अपने ऑर्डरों के लिए पोर्ट फॉरवर्डिंग प्रदान नहीं करता। यदि आपको कंटेनर के अंदर आंतरिक पोर्ट्स तक पहुँचना है, तो मैं इसे लागू करने की सिफारिश कर सकता हूँ FRP अपने वर्कलोड के अंदर

ऑर्डर की अवधि उस समय से निर्धारित होती है, जितने समय के लिए होस्टिंग प्रदाता ने मशीन को किराए पर देने की अनुमति दी है। ऑर्डर की अवधि 20 दिनों तक सीमित है। यह डेटा मार्केट के स्नैपशॉट में लौटाया जाता है, जैसा कि वर्णित है यहाँ

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CLORE कंटेनर रजिस्ट्री (CCR) से डिप्लॉय करना

आपको पहले इमेज को कैश करना होगा dockerhub को CCR पर, वर्तमान में प्रति इमेज एक सीमा है (600MB), इससे PoW प्रकार के वर्कलोड्स के लिए यह संभव बनता है; इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि GigaSPOT सभी के साथ निष्पक्ष रहे, बड़े इमेजों को कैश करने से धीमा न पड़े और अधिकांश मशीनों को GigaSPOT से कनेक्ट होने दे। यदि आपका ऐसा वर्कलोड है जो GigaSPOT से लाभ उठा सकता है, 600MB में फिट नहीं हो सकता, और आप GigaSPOT पर 20000$/माह से अधिक खर्च करने की अपेक्षा रखते हैं, तो कृपया संदेश भेजें [email protected]

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

CCR पर इमेज का TTL (Time To Live) डिफ़ॉल्ट रूप से 30 दिन है, CCR इमेज के साथ नया GigaSPOT ऑर्डर डिप्लॉय करने पर काउंटर रीसेट हो जाता है, यह अब आवश्यक नहीं रहीं इमेजों को CCR से अपने-आप साफ़ करने के लिए है।

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बेस इमेजों से डिप्लॉय करना

CLORE.AI द्वारा बनाई गई कुछ इमेजें पहले से ही हमारी मशीनों पर कैश हैं, इसलिए उन्हें GigaSPOT मार्केटप्लेस पर क्लाइंट्स द्वारा उपयोग किया जा सकता है

⚠️ यह गारंटी नहीं दी जा सकती कि बेस इमेज हमेशा समान रहेगी; भविष्य में इमेजें अपने बेस इमेज के नए संस्करणों में स्वतः अपडेट हो जाएँगी। clore.ai टीम द्वारा बेस इमेजों में भविष्य के बदलावों का प्रयास इस तरह किया जाएगा कि कोई वर्कलोड न टूटे, लेकिन फिर भी संभव है कि आपका वर्कलोड समर्थन खो दे, जैसे कि वर्षों बाद बेस इमेजें नए Ubuntu संस्करण में अपग्रेड हो जाएँ। बेस इमेज अपडेट्स होने से पहले clore.ai सोशल्स में बताए जाएँगे, 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 बेस इमेज का उपयोग कर रहा है cloreai/jupyter:ubuntu24.04-v2 और स्रोत यहाँ है https://gitlab.com/cloreai-public/containers/jupyter

कंटेनर के अंदर इस इमेज को डिप्लॉय करने पर आपको अपने वर्कलोड को सेटअप करने के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से 650MB खाली स्थान मिलेगा

यह इमेज आपको bash script निर्दिष्ट करके अपने वर्कलोड डिप्लॉय करने की अनुमति देती है, जिसे इमेज के पहली बार शुरू होने पर डाउनलोड किया जाएगा

आप CLORE Blockchain माइनिंग के लिए इस उदाहरण से प्रेरणा ले सकते हैं 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 बनाने के लिए API कॉल, 13 CLORE/दिन पर बोली, बिना OC लागू किए, पावर लिमिट 350W पर

यह इमेज ENV वेरिएबल का उपयोग करती है DELEGATED_ENTRYPOINT स्क्रिप्ट कहाँ से डाउनलोड करनी है, इसके स्रोत के रूप में। स्क्रिप्ट एक बार डाउनलोड की जाएगी और कंटेनर के हर स्टार्ट पर चलेगी, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप अपनी स्क्रिप्ट को इस तरह डिज़ाइन करें कि उसे किसी भी समय, यहाँ तक कि प्रारंभिक डिप्लॉयमेंट में भी, रोका जा सके। GigaSPOT एक तेज़-तर्रार ट्रेडिंग वातावरण है, जहाँ आपकी स्क्रिप्ट के रनिंग इनिशियलाइज़ेशन चरण के दौरान भी आपका ऑर्डर अधिक बोली वाला 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 होता है, क्योंकि यह माइनर को पास किया जाता है यहाँ

नेटवर्क प्रतिबंधों के कारण कुछ ISPs पर मशीन #40329 पर डिप्लॉय करने पर यह उदाहरण वास्तविकता में काम नहीं कर पाया

2. HiveOS

इस इमेज का CCR ID है c9a4e2f6b7d488d8f0bab0ff

वर्तमान में बेस इमेज का उपयोग कर रहा है cloreai/hiveos:0.3 और स्रोत यहाँ है https://gitlab.com/cloreai-public/containers/hiveos

कंटेनर के अंदर इस इमेज को डिप्लॉय करने पर आपको अपने वर्कलोड को सेटअप करने के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से 650MB खाली स्थान मिलेगा

यह इमेज Clore GigaSPOT पर HiveOS डिप्लॉय करने के लिए उपयोग होती है, ऐसा डिप्लॉयमेंट संभव है, लेकिन बड़े पैमाने के संचालन के लिए वास्तव में अनुशंसित नहीं है, हालांकि यह Hive Shell की वजह से डिबगिंग के लिए बहुत बढ़िया है, और अपने UI के कारण शुरुआती लोगों के लिए GigaSPOT पर वर्कलोड सेटअप करने में भी उपयोगी हो सकती है।

HiveOS डिप्लॉय करने के लिए आपको HiveOS खाता बनाना होगा और हर किराए की गई मशीन के लिए एक अद्वितीय Rig ID और Password का उपयोग करना होगा, जो मशीनों को कनेक्ट करने के लिए HiveOS द्वारा जनरेट किए गए फ़ील्ड हैं

ये फ़ील्ड ENV के साथ डाले 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'

HiveOS चलाते समय भी ध्यान दें कि कुछ मशीनों पर कुछ पूल एंडपॉइंट्स से कनेक्शन ISP के आधार पर प्रतिबंधित हो सकते हैं

ऑर्डर निष्कासन

प्रति gigaspot मार्केट (मशीन) केवल 8 ऑर्डर (बिड्स) हो सकते हैं। यदि प्रति मशीन इससे अधिक ऑर्डर मौजूद हैं, तो सबसे कम लाभप्रद ऑर्डर CLORE.AI बिलिंग अंतराल पर रद्द कर दिया जाता है

अंतिम शब्द

हालाँकि GigaSPOT एक शक्तिशाली टूल है, यह Linux उपयोगकर्ताओं और उन लोगों के लिए सबसे उपयुक्त है जिन्हें ऐसे वातावरण में क्या हो सकता है इसकी गहरी समझ है, वे संभावित जोखिमों की कल्पना कर सकते हैं।

मेरी राय में आउटपुट को अनिवार्य रूप से सत्यापित करना सर्वोत्तम अभ्यास है; आपके सिस्टम को आदर्श रूप से मशीनों की प्रोसेसिंग स्पीड / हैशरेट सत्यापित करनी चाहिए, और वित्तीय नुकसान से बचने के लिए आदर्श रूप से खराब प्रदर्शन करने वाली मशीनों और होस्ट्स की सूची होनी चाहिए।

GigaSPOT जैसी है वैसी ही उपलब्ध है, GPUs के गलत रिपोर्ट किए जाने सहित किसी भी स्थिति में कोई रिफंड जारी नहीं किया जाएगा। मशीन के प्रदर्शन को सत्यापित करना और ब्लैक लिस्ट बनाना क्लाइंट की ज़िम्मेदारी है।

यह लेख केवल gigaspot ऑर्डर बनाने तक सीमित है; उन्हें संपादित करने, ओवरक्लॉकिंग सेटिंग्स संशोधित करने के लिए, आपको यहाँ देखना चाहिए GigaSPOT API दस्तावेज़ीकरण

ध्यान दें कि कुछ मशीनों पर ISP-स्तरीय नेटवर्क प्रतिबंध हो सकते हैं, जो कुछ एंडपॉइंट्स से कनेक्टिविटी को प्रभावित कर सकते हैं