Ich habe am letzten Wochenende Langeweile gehabt und OpenGradient auf seinem GitHub durchgesehen. Dabei ist mir aufgefallen, dass dessen Node-Client tatsächlich weniger als 200 MB groß ist. Nach dem Kompilieren läuft er an und belegt dabei sogar weniger Speicher als mehrere Ethereum-Light-Nodes, die ich zuvor ausprobiert habe. Mit dem Gedanken „probier’s halt mal“ habe ich auf meinem alten Laptop einen gestartet – und tatsächlich bin ich mit dem Testnet verbunden und beginne damit, die Task-Queue zu synchronisieren.@OpenGradient #OPG
Dieses Gefühl, dass man selbst einen Knoten laufen lassen kann, kommt in den heutigen KI-Projekten wirklich selten vor. Die meisten davon lassen dich nur ihre APIs einstellen, aber nicht mal die Laufumgebung anfassen. OpenGradient lässt dir zumindest die Wahl: Wenn du es bequem willst, nutze „managed inference“, und wenn du selbst überprüfen möchtest, nimm einen lokalen Node. Ich habe beides getestet. Der lokale Node liefert das Ergebnis zwar etwa ein paar Zehn Sekunden langsamer, aber die Verifikationspakete, die er zurückgibt, kann ich selbst nachsehen – ich muss nicht blind vertrauen.$OPG
Natürlich gibt es auch Probleme. Die Node-Logs sind eher technisch; bei Fehlern steht manchmal nur ein einzelnes proof_verify_failed ohne Kontext. Außerdem gibt es im Moment nicht so viele Tasks im Testnet – die meiste Zeit wartet mein Node also im Leerlauf auf neue Aufgaben. Aber dass er überhaupt erst mal läuft, diese Tatsache allein gibt mir schon etwas mehr Vertrauen: Code kann man sehen, das Netzwerk kann man mitgestalten, und man wird nicht dazu gezwungen, ein Black-Box-User zu sein.$ETH
Wenn Mainnet und Model Hub dann noch etwas reifer werden, könnte ich meinen dauerhaft laufenden Node auf einen kleinen Server umziehen. Bis dahin bin ich erstmal Testnet-Beobachter und schaue gelegentlich nach, ob sich in der Task-Queue etwas Neues tut. Wenn die Anzahl der Nodes und die Task-Dichte später steigen, dann hat dieses Netzwerk wirklich erst angefangen, „lebendig“ zu werden. Im Moment ist es noch ganz am Anfang, aber die Richtung ist zumindest klar erkennbar und greifbar.
@OpenGradient #OPG
Dieses Gefühl, dass man selbst einen Knoten laufen lassen kann, kommt in den heutigen KI-Projekten wirklich selten vor. Die meisten davon lassen dich nur ihre APIs einstellen, aber nicht mal die Laufumgebung anfassen. OpenGradient lässt dir zumindest die Wahl: Wenn du es bequem willst, nutze „managed inference“, und wenn du selbst überprüfen möchtest, nimm einen lokalen Node. Ich habe beides getestet. Der lokale Node liefert das Ergebnis zwar etwa ein paar Zehn Sekunden langsamer, aber die Verifikationspakete, die er zurückgibt, kann ich selbst nachsehen – ich muss nicht blind vertrauen.$OPG
Natürlich gibt es auch Probleme. Die Node-Logs sind eher technisch; bei Fehlern steht manchmal nur ein einzelnes proof_verify_failed ohne Kontext. Außerdem gibt es im Moment nicht so viele Tasks im Testnet – die meiste Zeit wartet mein Node also im Leerlauf auf neue Aufgaben. Aber dass er überhaupt erst mal läuft, diese Tatsache allein gibt mir schon etwas mehr Vertrauen: Code kann man sehen, das Netzwerk kann man mitgestalten, und man wird nicht dazu gezwungen, ein Black-Box-User zu sein.$ETH
Wenn Mainnet und Model Hub dann noch etwas reifer werden, könnte ich meinen dauerhaft laufenden Node auf einen kleinen Server umziehen. Bis dahin bin ich erstmal Testnet-Beobachter und schaue gelegentlich nach, ob sich in der Task-Queue etwas Neues tut. Wenn die Anzahl der Nodes und die Task-Dichte später steigen, dann hat dieses Netzwerk wirklich erst angefangen, „lebendig“ zu werden. Im Moment ist es noch ganz am Anfang, aber die Richtung ist zumindest klar erkennbar und greifbar.
@OpenGradient #OPG