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$HOME/.config/docker/daemon.jsonにあることを確認します。
Docker systemdサービスを修正する daemon.jsonファイルにnvidiaが含まれているが、sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smiを実行してもdocker: Error response from daemon: unknown or invalid runtime name: nvidia.というエラーが出る場合は、Docker systemdサービスファイルを修正します：
Dockerサービス用にsystemdドロップインディレクトリを作成します：
```
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
```
このディレクトリ内でoverride.confファイルを作成または編集します：
```
sudo nano /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf
```
カスタム構成ファイルのパスを指定する設定を追加します：
```
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/dockerd --config-file=/home/your-username/.config/docker/daemon.json
```
your-usernameを実際のユーザー名に置き換えてください。$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.toml
```
no-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

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