マイナーノー ドの運用方法
マイナーノードは私たちのネットワークにとって不可欠な存在であり、タスクを引き受けて推論を通じて報酬を得ます。
ご注意：マイナーノードはまだ開発中であり、今後大幅に変更される可能性があります。現在のGPUマイニング報酬は、GPU1台あたり1日300 $CAIです。
Stable Diffusion Miner
最低限のハードウェア構成
| コンポーネント | 要件 |
|---|---|
| GPU | NVIDIA L4, 3080 |
| RAM | 8-16 GB |
| CPU | 1コア |
| ストレージ | トラフィック量に依存 |
始める手順
以下の手順に従って、Stable Diffusion Minerをセットアップして運用してください：
-
リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/cuckoo-network/stable-diffusion-miner-docker.git -
プロジェクトディレクトリに移動する
cd stable-diffusion-miner-docker -
必要なファイルをダウンロードする
make download -
マイナーを起動する
下記のコマンドにプライベートキーを追加し、マイナーを開始します：
ETH_PRIVATE_KEY="" make start
必要なハードウェアを揃え、セットアップ手順を慎重にフォローしてください。マイナーノード機能の開発と強化が進むにつれて、随時アップデートを行いますのでご留意ください。
ベアメタルUbuntuサーバーのセットアップ方法
ベアメタルUbuntuサーバー
Nvidiaコンテナツールキットのインストール
make startを実行中に次のエラーが発生した場合：
[+] Running 1/2
✔ Container webui-docker-relay-node-1 Running 0.0s
⠹ Container webui-docker-auto-1 Starting 0.3s
Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error running hook #0: error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: Auto-detected mode as 'legacy'
nvidia-container-cli: initialization error: load library failed: libnvidia-ml.so.1: cannot open shared object file: no such file or directory: unknown
make: *** [Makefile:11: start] Error 1
これは、Nvidiaコンテナツールキットがインストールされていないことを意味します。公式インストールガイドに従ってツールキットをインストールしてください。
カスタムDockerデーモン設定
カスタム構成ファイルを使用してDockerを設定するには、以下の手順に従ってください：
-
カスタム構成ファイルを準備する カスタム構成ファイルが
$HOME/.config/docker/daemon.jsonにあることを確認します。 -
Docker systemdサービスを修正する
daemon.jsonファイルにnvidiaが含まれているが、sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smiを実行してもdocker: Error response from daemon: unknown or invalid runtime name: nvidia.というエラーが出る場合は、Docker systemdサービスファイルを修正します： -
Dockerサービス用にsystemdドロップインディレクトリを作成します：
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d -
このディレクトリ内で
override.confファイルを作成または編集します：sudo nano /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf -
カスタム構成ファイルのパスを指定する設定を追加します：
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/dockerd --config-file=/home/your-username/.config/docker/daemon.jsonyour-usernameを実際のユーザー名に置き換えてください。$HOMEの代わりにフルパスを使用してください。 -
変更を適用する systemdマネージャーの構成をリロードし、Dockerを再起動します：
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker -
構成を確認する Dockerがカスタム構成を使用しているか確認します：
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
トラブルシューティング：NVMLの初期化失敗
Failed to initialize NVML: Unknown Errorというエラーが発生した場合は、以下の手順を試してください：
-
Nvidiaコンテナランタイムの構成を編集します：
sudo vim /etc/nvidia-container-runtime/config.tomlno-cgroupsをfalseに変更してファイルを保存します。 -
Dockerデーモンを再起動します：
sudo systemctl restart docker -
構成をテストします：
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
