Dria

Установим зависимости

Открываем терминал и выполняем:

sudo apt update && sudo apt install -y curl git make jq build-essential gcc unzip wget lz4 aria2 tmux

Скачаем и установим ноду Dria

curl -fsSL https://dria.co/launcher | bash

Установим Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Запускаем ноду

tmux

dkn-compute-launcher start

Вставляем приватный ключ EVM

Далее нужно выбрать модель.

Для серверов без GPU рекомендуется выбирать лёгкую модель, которая при этом получает задания.

Посмотреть доступные модели можно на главной странице:
https://dria.co/edge-ai

На данный момент для сервера без GPU я использую модель: gemini-1.5-flash.

В меню выбираем пункт Gemini, а затем — нужные модели из списка.

Нажимаем пробел (Space)возле нужных моделей, затем Enter.

Я выбрал три модели: gemini-1.5-flash, gemini-1.5-pro и gemini-2.0-flash — сервер 8CPU отлично справляется с их запуском.

После этого система начнёт запрашивать API-ключи от различных сервисов — их перечень зависит от выбранной вами модели.

Взять их можно тут:

JINA - https://jina.ai/api-dashboard/key-manager

Serper - https://serper.dev/dashboard

Gemini - https://aistudio.google.com/app/apikey

Далее начнётся тестирование модели и её запуск.

Если вашему серверу хватит ресурсов, нода успешно запустится, и вы увидите логи в терминале.

Спустя некоторое время в дашборде начнут отображаться начисленные поинты.

Если у вас мощный сервер, вы можете запускать сразу несколько моделей — это увеличит количество получаемых заданий и, соответственно, поинтов.

Например, модель qwen2.5:7b-instruct-fp16 требует GPU с 16 ГБ видеопамяти, но при этом обрабатывает около 70% всех заданий в сети и приносит больше поинтов.

Оставляйте комментарии и подписывайтесь на мой Telegram-канал, где я отвечаю на любые ваши вопросы:
👉 https://t.me/SotochkaZela