Muszę przyznać, że na początku chodziło mi tylko o "leżenie i zarabianie". Kiedy zobaczyłem, jak ludzie w grupie chwalą się nagrodami z testnetu OpenGradient, podjąłem decyzję i w nocy zainstalowałem maszynę w serwerowni.
Jednak pierwszej nocy wszystko poszło źle. W dokumentacji konfiguracyjnej było napisane, że zaczynamy od Ubuntu 20.04, a ja, żeby zaoszczędzić czas, użyłem 18.04 i Docker nie chciał się zainstalować. Męczyłem się do trzeciej w nocy, aż w końcu musiałem przeinstalować system. Potem nauczyłem się, aby z szacunkiem podchodzić do skryptów na GitHubie i biegałem krok po kroku, a w międzyczasie wpadłem w pułapkę z portem, który nie był otwarty.
Proces budowy nie był zbyt skomplikowany, ale były pewne szczegóły, których nie było w oficjalnym poradniku: najlepiej mieć 32G pamięci, bo przy 16G, gdy uruchamiałem duży model do inferencji, po prostu dostałem OOM (przepełnienie pamięci); pamięć masowa musi być na SSD, bo dysk mechaniczny ładował model tak wolno, jak ślimak. Te bolesne lekcje były drogie w nauce.
Teraz węzeł stabilnie działa już prawie miesiąc, codziennie obserwuję, jak przychodzą zapytania do inferencji na blockchainie, a zyski automatycznie trafiają do portfela. Obliczyłem, że przy aktualnym poziomie nagród na testnecie, czas zwrotu wynosi około 4 miesiące — to i tak ostrożna prognoza.
Ale szczerze mówiąc, prawdziwe "leżenie i zarabianie" nie polega na tych tokenach, ale na tym, że każda runda inferencji, którą dostarczasz, jest weryfikowana, zapisywana i zaufana. OpenGradient pozwala takim detalistom jak ja uczestniczyć w infrastrukturze AI, wcześniej taka praca nie była dla mnie dostępna?
Przygotowałem poradnik budowy, w następnej części zamieszczę skrypt i listę konfiguracji. Zainteresowanych proszę, aby przygotowali SSD i kawę.
#opg $OPG @OpenGradient
Jednak pierwszej nocy wszystko poszło źle. W dokumentacji konfiguracyjnej było napisane, że zaczynamy od Ubuntu 20.04, a ja, żeby zaoszczędzić czas, użyłem 18.04 i Docker nie chciał się zainstalować. Męczyłem się do trzeciej w nocy, aż w końcu musiałem przeinstalować system. Potem nauczyłem się, aby z szacunkiem podchodzić do skryptów na GitHubie i biegałem krok po kroku, a w międzyczasie wpadłem w pułapkę z portem, który nie był otwarty.
Proces budowy nie był zbyt skomplikowany, ale były pewne szczegóły, których nie było w oficjalnym poradniku: najlepiej mieć 32G pamięci, bo przy 16G, gdy uruchamiałem duży model do inferencji, po prostu dostałem OOM (przepełnienie pamięci); pamięć masowa musi być na SSD, bo dysk mechaniczny ładował model tak wolno, jak ślimak. Te bolesne lekcje były drogie w nauce.
Teraz węzeł stabilnie działa już prawie miesiąc, codziennie obserwuję, jak przychodzą zapytania do inferencji na blockchainie, a zyski automatycznie trafiają do portfela. Obliczyłem, że przy aktualnym poziomie nagród na testnecie, czas zwrotu wynosi około 4 miesiące — to i tak ostrożna prognoza.
Ale szczerze mówiąc, prawdziwe "leżenie i zarabianie" nie polega na tych tokenach, ale na tym, że każda runda inferencji, którą dostarczasz, jest weryfikowana, zapisywana i zaufana. OpenGradient pozwala takim detalistom jak ja uczestniczyć w infrastrukturze AI, wcześniej taka praca nie była dla mnie dostępna?
Przygotowałem poradnik budowy, w następnej części zamieszczę skrypt i listę konfiguracji. Zainteresowanych proszę, aby przygotowali SSD i kawę.
#opg $OPG @OpenGradient