Ставлю ноды под процент с прибыли

1. CPU. Работает за счёт процессора.

2. GPU. Работает за счёт видеокарты.

В этом гайде я буду устанавливать именно GPU ноды.

Основная причина такого решения - заявления команды, что CPU ноды не будут вознаграждены и возможность использовать более тяжелые модели (что ценится проектом и потенциально будет сильнее вознаграджено).

Также имеет место разделение будущих наград в зависимости от сложности модели, которую вы обучали.

1. Для аренды видеокарты Vast AI — Перейти

2. Для аренды CPU сервера прокладки Play2Go (можно взять самый дешёвый за 3.4$ в месяц) — Перейти

Мои параметры:

Подключение к cерверу

Для логина в CPU сервер я использую MobaXterm — Ссылка на скачивание

Подключение к видеокарте

ssh-keygen -t ed25519 -C "MyKey"

Запросит ввести определенные данные, всё прокликивайте с помощью Enter (не надо ничего вводить)

cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

Скопируйте данное значение.

Установка rl-swarm

apt update && apt install -y sudo

sudo apt update && sudo apt install -y python3 python3-venv python3-pip curl wget screen git lsof nano unzip iproute2 build-essential gcc g++

[ -f cuda.sh ] && rm cuda.sh; curl -o cuda.sh https://raw.githubusercontent.com/zunxbt/gensyn-testnet/main/cuda.sh && chmod +x cuda.sh && . ./cuda.sh

git clone https://github.com/xailong-6969/rl-swarm.git

screen -S gensyn

 cd rl-swarm

sed -i \
-e 's/use_vllm: false/use_vllm: true/' \
-e 's/fp16: false/fp16: true/' \
-e 's/gradient_checkpointing: false/gradient_checkpointing: true/' \
-e 's/num_train_samples: 2/num_train_samples: 1/' \
./rgym_exp/config/rg-swarm.yaml

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
./run_rl_swarm.sh

wget -q https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64.deb && sudo dpkg -i cloudflared-linux-amd64.deb 

cloudflared tunnel --url http://localhost:3000

screen -r gensyn

nvidia/Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B

Делаем резервную копию файла ноды

cd rl-swarm && [ -f backup.sh ] && rm backup.sh; curl -sSL -O https://raw.githubusercontent.com/zunxbt/gensyn-testnet/main/backup.sh && chmod +x backup.sh && ./backup.sh

Отслеживание работы ноды:

DropPredator - дропы, ноды, анекдоты.

• Переходим по ссылке и заходим во вкладку Node — https://www.gaianet.ai/gaia-domain-name

• Кликаем на три точки и выбираем "Join Domain".

• Нажимаем "Next Step".

• Вписываем наш домен, если не покупали - воспользуйтесь моим - droppredator

• Нажимаем "Completed" .

• Ноды подключены, осталось запустить фарминг gaiaPoints.

Запуск фарминга

• Вопользуйтесь моим скриптом, который запускает общение для всех подключенных нод на одном сервере

sudo wget https://raw.githubusercontent.com/predator-bites/Sh_scripts/refs/heads/main/create_sessions.sh && sudo chmod +x create_sessions.sh && ./create_sessions.sh

Между созданием чатов установлена задержка в 30 секунд.

Конец

DropPredator - дропы, ноды, анекдоты.

Гайд. Как начать получать в разы больше очков, если нода уже установлена

• Смотрим список всех экранов.

screen -ls

• Находим сессию, где работает скрипт на автоматическое общение с AI, и вписываем название после точки.

screen -r НАЗВАНИЕСЕССИИ 

• Останавливаем скрипт - CTRL + C.
• Открываем код скрипта с помощью nano.

nano ~/random_chat_with_faker.py

• Удалите весь текст с помощью CNTR + K.
• Вставте код снизу и замените АДРЕСКОШЕЛЬКА на ваш Node-id.

import requests
import random
import logging
import time
from faker import Faker
from datetime import datetime

node_url = "https://АДРЕСКОШЕЛЬКА.gaia.domains/v1/chat/completions"

faker = Faker()

headers = {
    "accept": "application/json",
    "Content-Type": "application/json"
}

logging.basicConfig(filename='chat_log.txt', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')

def log_message(node, message):
    logging.info(f"{node}: {message}")

def send_message(node_url, message):
    try:
        response = requests.post(node_url, json=message, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Failed to get response from API: {e}")
        return None

def extract_reply(response):
    if response and 'choices' in response:
        return response['choices'][0]['message']['content']
    return ""

while True:
    random_question = faker.sentence(nb_words=10)
    message = {
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": random_question}
        ]
    }

    question_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    response = send_message(node_url, message)
    reply = extract_reply(response)

    reply_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    log_message("Node replied", f"Q ({question_time}): {random_question} A ({reply_time}): {reply}")

    print(f"Q ({question_time}): {random_question}\nA ({reply_time}): {reply}")

    delay = random.randint(1, 3)
    time.sleep(delay)

• Сохраняем изменения: CNTR + X, потом Y и Enter.
• Запускаем скрипт заново.

python3 random_chat_with_faker.py

• Убеждаемся, что всё работает и выходим из сессии CTRL + A, D.

Поздравляю, вы альфа и теперь фармите в разы больше поинтов, чем незнающее об этой фишке большинство !!!

Установка первой ноды

• Используйте команду для автоматической установки.

wget https://raw.githubusercontent.com/predator-bites/Gaianet-mine-fake-rep/main/gaia_install_1.sh &&  wget https://raw.githubusercontent.com/predator-bites/Gaianet-mine-fake-rep/main/gaia_install_2.sh && sudo chmod +x gaia_install_1.sh gaia_install_2.sh && ./gaia_install_1.sh && source ~/.bashrc && ./gaia_install_2.sh

Установка второй ноды

• Обновляем и устанавливаем необходимые пакеты.

sudo apt update -y
sudo apt-get update
mkdir gaianet-2

• Устанавливаем последнюю версию установщика Gaianet.

curl -sSfL 'https://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node/releases/latest/download/install.sh' | bash -s -- --base $HOME/gaianet-2

• Задаем конфигурацию Bash.

source ~/.bashrc

• Инициализируем ноду.

gaianet init --config https://raw.gaianet.ai/qwen2-0.5b-instruct/config.json --base $HOME/gaianet-2

• Получаем инфо и сохраняем в надежное место Node id и Device id.

gaianet info --base $HOME/gaianet-2

• Заходим в config.json и меняем порт на 8085.

nano /root/gaianet-2/config.json

Сохраняем изменения CNTR + X, Y.

• Устанавливаем автозапуск для Gaianet в случае падения ноды.

sudo nano /etc/systemd/system/gaianet-2.service

• Вставляем текст.

[Unit]
Description=Gaianet Node Service
After=network.target
[Service]
Type=forking
RemainAfterExit=true
ExecStart=/root/gaianet-2/bin/gaianet start --base $HOME/gaianet-2
ExecStop=/root/gaianet-2/bin/gaianet stop --base $HOME/gaianet-2
ExecStopPost=/bin/sleep 20
Restart=always
RestartSec=5
User=root
[Install]
WantedBy=multi-user.target

• Сохраняем изменения CNTR+X, Y и ENTER.
• Рестарт. Вводим команды по очереди.

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl restart gaianet-2.service

• Проверяем статус ноды.

sudo systemctl status gaianet-2.service

• Если у вас не так, используйте команду снизу.

gaianet stop --base $HOME/gaianet-2

• Теперь вновь проверяем статус ноды.

sudo systemctl status gaianet-2.service

Привязываем ноду к кошельку

• Переходим на сайт и коннектим кошелек - ТЫК.
• Далее двигаемся по стрелкам на фото.

• Вставляем в указанные поля Node id, Device id и подписываем транзакцию.

Устанавливаем скрипт на автоматическое общение с Gaianet AI

• Обновляем и устанавливаем необходимые пакеты.

sudo apt update -y sudo apt update

• Устанавливаем Python, nano, screen.

sudo apt install python3-pip -y

sudo apt install nano -y

sudo apt install screen -y

• Устанавливаем нужные библиотеки request и faker.

pip install requests

pip install faker

• Устанавливаем скрипт с помощью nano.

nano ~/random_chat_with_faker_2.py

• Вставляем в редактор следующий код:

В строке node_url вместо АДРЕСКОШЕЛЬКА вставляем ваш Node id.

import requests
import random
import logging
import time
from faker import Faker
from datetime import datetime

node_url = "https://АДРЕСКОШЕЛЬКА.gaia.domains/v1/chat/completions"

faker = Faker()

headers = {
    "accept": "application/json",
    "Content-Type": "application/json"
}

logging.basicConfig(filename='chat_log.txt', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')

def log_message(node, message):
    logging.info(f"{node}: {message}")

def send_message(node_url, message):
    try:
        response = requests.post(node_url, json=message, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Failed to get response from API: {e}")
        return None

def extract_reply(response):
    if response and 'choices' in response:
        return response['choices'][0]['message']['content']
    return ""

while True:
    random_question = faker.sentence(nb_words=10)
    message = {
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": random_question}
        ]
    }

    question_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    response = send_message(node_url, message)
    reply = extract_reply(response)

    reply_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    log_message("Node replied", f"Q ({question_time}): {random_question} A ({reply_time}): {reply}")

    print(f"Q ({question_time}): {random_question}\nA ({reply_time}): {reply}")

    delay = random.randint(0, 1)
    time.sleep(delay)

• Сохраняем и закрываем редактор: CTRL + X, потом Y и Enter.
• Далее создаем новую сессию с помощью screen:

screen -S faker_session_2

• Запускаем скрипт.

python3 random_chat_with_faker_2.py

• Выходим из сессии CTRL + A + D.

Можете закрывать терминал, скрипт работает в фоновом режиме.

Установка завершена Мне будет мега приятно, если в знак благодарности, подпишитесь на мой тг канал - ТЫК

screen -r faker_session_2

sudo systemctl status gaianet-2.service

journalctl -u gaianet-2.service -f

DropPredator - дропы, ноды, анекдоты.

Видео обзор - Перейти
Гайд. Как начать получать в разы больше очков, если нода уже установлена

• Смотрим список всех экранов.

screen -ls

• Находим сессию, где работает скрипт на автоматическое общение с AI, и вписываем название после точки.

screen -r НАЗВАНИЕСЕССИИ 

• Останавливаем скрипт - CTRL + C.
• Открываем код скрипта с помощью nano.

nano ~/random_chat_with_faker.py

• Удалите весь текст с помощью CNTR + K.
• Вставте код снизу и замените АДРЕСКОШЕЛЬКА на ваш Node-id.

import requests
import random
import logging
import time
from faker import Faker
from datetime import datetime

node_url = "https://АДРЕСКОШЕЛЬКА.gaia.domains/v1/chat/completions"

faker = Faker()

headers = {
    "accept": "application/json",
    "Content-Type": "application/json"
}

logging.basicConfig(filename='chat_log.txt', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')

def log_message(node, message):
    logging.info(f"{node}: {message}")

def send_message(node_url, message):
    try:
        response = requests.post(node_url, json=message, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Failed to get response from API: {e}")
        return None

def extract_reply(response):
    if response and 'choices' in response:
        return response['choices'][0]['message']['content']
    return ""

while True:
    random_question = faker.sentence(nb_words=10)
    message = {
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": random_question}
        ]
    }

    question_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    response = send_message(node_url, message)
    reply = extract_reply(response)

    reply_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    log_message("Node replied", f"Q ({question_time}): {random_question} A ({reply_time}): {reply}")

    print(f"Q ({question_time}): {random_question}\nA ({reply_time}): {reply}")

    delay = random.randint(1, 3)
    time.sleep(delay)

• Сохраняем изменения: CNTR + X, потом Y и Enter.
• Запускаем скрипт заново.

python3 random_chat_with_faker.py

• Убеждаемся, что всё работает и выходим из сессии CTRL + A, D.

Поздравляю, вы альфа и теперь фармите в разы больше поинтов, чем незнающее об этой фишке большинство !!!

Автоматическая установка нод

• Используйте команду снизу.

wget https://raw.githubusercontent.com/predator-bites/GaianetLFG_2/refs/heads/main/install_gaia_1.sh &&
wget https://raw.githubusercontent.com/predator-bites/GaianetLFG_2/refs/heads/main/install_gaia_2.sh &&
sudo chmod +x install_gaia_1.sh install_gaia_2.sh &&
./install_gaia_1.sh &&
source ~/.bashrc &&
./install_gaia_2.sh

• Смотрим и сохраняем приватные данные двух нод.

gaianet info

gaianet info --base $HOME/gaianet-2

Если вам нужно выполнить команду с началом "gaianet" для второй ноды, всегда добавляйте в конце

--base $HOME/gaianet-2

gaianet start 

gaianet start --base $HOME/gaianet-2

gaianet stop

gaianet stop --base $HOME/gaianet-2

screen -ls 

screen -x ПОЛНОЕ_НАЗВАНИЕ_ЧАТА

DropPredator - дропы, ноды, анекдоты.

Начало установки

• Обновляем пакеты.

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

• Устанавливаем бинарный файл.

wget https://github.com/hemilabs/heminetwork/releases/download/v0.11.1/heminetwork_v0.11.1_linux_amd64.tar.gz

• Извлекаем бинарный файл.

mkdir hemi
tar --strip-components=1 -xzvf heminetwork_v0.11.1_linux_amd64.tar.gz -C hemi
cd hemi

• Генерация кошелька.

./keygen -secp256k1 -json -net="testnet" > ~/popm-address.json

• Смотрим данные кошелька и сохраняем всё.

cat $HOME/popm-address.json

Если вы устанавливаете ноду впервые, пропустите следующий шаг.

Импорт старого кошелька:

nano $HOME/popm-address.json

• Вместо данных нового кошелька вставляем информацию от старого Сохраняем и выходим с помощью CNTR + X, Y и ENTER.

Теперь нам нужно пополнить нашу ноду тестовыми токенами (их надо купить), переходим на сайт и создаем аккаунт - ТЫК.

• Пополняем с помощью BCH (вывод на OKX стоит 0,4$).
• Продаем BCH на BTC.
• Покупаем TBTC3 за BTC.
• Выводим на Public hash наши тестовые токены (3 TBTC хватает на приблизительно 30 дней фарминга).

• Создаем screen.

sudo apt install screen 
screen -S hemi

• В коде снизу меняем PRIVATE_KEY на наш приватный ключ и вставляем.

echo 'export POPM_BTC_PRIVKEY=PRIVATE_KEY' >> ~/.bashrc
echo 'export POPM_STATIC_FEE=50' >> ~/.bashrc
echo 'export POPM_BFG_URL=wss://testnet.rpc.hemi.network/v1/ws/public' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

• Запускаем работу ноды.

./popmd

Логи работающей ноды:

• Выходим с screen с помощью CNTR + A, D

Поздравляю, вы установили ноду Hemi.

screen -r hemi 

Зачем он нужен сервис?

Крипта забирает время, зачастую это выходные - время предназначеное для отдыха. Таким образом у человека теряется баланс, что ведёт к выгоранию и бросанию начатого.

С помощью воркер бота вы получаете сразу две вещи :

1. Энергичность. Вы достаточно отдыхаете, ведя более насыщеную жизнь.
2. Сохраненные средства. Мы зберегаем больше денег, чем вы потратите на оплату услуг.

Система Safe Pay:

Мы придумали как сделать работу безопастной для всех.

Процесс следующий :

1. Вы считаете сколько в общем денег на кошельках + количество финансов, которые будут задействованы.
2. Исполнитель фиксирует эту сумму в сервисе.
3. Вы оплачиваете работу на счет админа.
4. Воркер выполняет поставленную задачу.
5. Админ кидает оплату Воркеру.

Зачем нужен автоввод?

Автовводом мы закрываем от воркера пароль, а скрыв пароль - наш приватный плюч кошелька в безопасности

Перейдем к настройке

• Открываем вкладку "Автоматизация"

• Следуем в RPA и вкладку процессы

• Создаем процесс

• Копируем код процесса

[
   {
      "type":"waitTime",
      "config":{
         "timeoutType":"fixedValue",
         "timeout":1000,
         "timeoutMin":1000,
         "timeoutMax":300000,
         "remark":""
      }
   },
   {
      "type":"gotoUrl",
      "config":{
         "url":"chrome-extension://nkbihfbeogaeaoehlefnkodbefgpgknn/home.html",
         "timeout":10000,
         "remark":""
      }
   },
   {
      "type":"waitTime",
      "config":{
         "timeoutType":"fixedValue",
         "timeout":1000,
         "timeoutMin":1000,
         "timeoutMax":300000,
         "remark":""
      }
   },
   {
      "type":"waitForSelector",
      "config":{
         "selector":"#password",
         "serial":1,
         "isShow":"1",
         "timeout":30000,
         "remark":"",
         "selectorRadio":"CSS",
         "variable":""
      }
   },
   {
      "type":"inputContent",
      "config":{
         "selector":"#password",
         "serialType":"fixedValue",
         "selectorType":"selector",
         "element":"",
         "serial":1,
         "serialMin":1,
         "serialMax":50,
         "intervals":300,
         "content":"12345",
         "isRandom":"0",
         "randomContent":"12345",
         "remark":"",
         "selectorRadio":"CSS",
         "randomInputNum":{
            "min":0.1,
            "max":10
         }
      }
   },
   {
      "type":"keyboard",
      "config":{
         "type":"Enter",
         "remark":""
      }
   },
   {
      "type":"waitTime",
      "config":{
         "timeoutType":"randomInterval",
         "timeout":1000,
         "timeoutMin":5000,
         "timeoutMax":20000,
         "remark":""
      }
   }
]

• Вставляем

• Изменяем этап процесса

• Вставляем пароль от Metamask во вкладку "Значение"

• Придумываем название

• Изменяем действия после выполнения задачи

Все готово к использованию

Запуск автоввода :

Автор инструкции - Drop Predator