- CPU: Multi-core processor
- Memory: Minimum 4 GB RAM
- Storage: 50 GB boş disk alanı (testnet sırasında düğümünüzün yeteneklerini test etmek için başka işler göndermemize olanak sağlamak amacıyla daha fazlası önerilir)
- GPU: CUDA etkin GPU'lar önerilir. MPS de desteklenir. CPU madenciliği mevcuttur, ancak tüm modeller için geçerli değildir.
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install jq -y# Docker kuralım
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
docker version
# Docker-compose kuralım
VER=$(curl -s https://api.github.com/repos/docker/compose/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4)
curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/"$VER"/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --versionHugginFace'de hesap açıyoruz ve Token oluşturup kayıt ediyoruz.
# Portu açalım
sudo ufw allow 31333
# Script çalıştıralım
bash <(curl -s https://raw.githubusercontent.com/nesaorg/bootstrap/master/bootstrap.sh)Wizardy>Kendine isim belirle>ENTER>ENTER>Miner>Matemask Cüzdan Private Key>NON-Distributed Miner>ister ENTER de mevcut model ile devam et istersen HugginFace'den model ismi gir>Huggingface TOKEN key gir>YES- Model girdiğinizde HugginFace'de ismini bulup lisansı kabul etmeniz gerekiyor.
docker ps -aExplorer'den Miner aktif olup olmadığını kontrol edelim Peer ID'miz sayesinde
cat ~/.nesa/identity/node_id.idsudo docker stop orchestrator
sudo docker stop ipfs_nodesudo docker rm orchestrator
sudo docker rm ipfs_nodesudo docker imagessudo docker rmi ghcr.io/nesaorg/orchestrator:devnet-latest
sudo docker rmi ipfs/kubo:latestsudo docker image prune -asudo docker container prune