Io.net Deep Demontage+100 -mal Tutorial

Quelle: Insight -Informationen

Vorwort

Unter den Auswirkungen des weiteren Hochs der BTC kehrte nach einer Woche der Konsolidierung die KI -Sektor stark zurück.Im Monat Anfang Februar haben sich viele neue Projekte mit Token in weniger als zwei Wochen um mehr als fünf Mal oder sogar Dutzende Male im KI -Sektor gesteigert.

Kürzlich kann RNDRs Ziehen dafür gepflastert werden!

Depin+AI+Sol Ecology = 2024 Wang Fried Combination.

IO.net Disassembling

Als eine von mehreren wichtigen Erzählungen wurde Depin schnell populär, insbesondere bei Solana.Mit großen Fortschritten bei Projekten wie Render und Helium sind verwandte Projekte von Depin und KI -Typen der Forschung wert.

Es ist nicht bekannt, ob 2024 den KI -Sommer einleiten wird, aber es ist sicher, dass die Aixcrypto -Erzählung klarer wird.

Zusätzlich zu dem KI -Projekt, das in letzter Zeit von Meme angesehen wurde, gibt es starke Spieler wie Bittersor, Render, Arkham usw. auf dem Markt, wie Bittersor, Render, Arkham usw.

■ IO.NET EINLEITUNG

IO.NET ist ein dezentrales Computernetzwerk, das die Entwicklung, Ausführung und Erweiterung von ML -Anwendungen auf der Solana -Blockchain unterstützt und 1 Million GPUs zusammen kombiniert, um den weltweit größten GPU -Cluster und Depin.io.NET -Aggregation -GPUs vom GPUs von beispiellosen Ressourcen zu bilden (wie unabhängige Rechenzentren, verschlüsselte Bergleute und verschlüsselte Projekte wie Filecoin, Render), um dieses Problem zu lösen Viele Computerfunktionen in Systemen, die zugreifen, maßgeschneidert, wirtschaftlich und effizient und einfach zu implementieren.

IO.NET ist ein klassisches Beispiel für Depin: Verwenden Sie den Token -Incentive -Mechanismus, um die Kosten für den Erwerb und die Beibehaltung der Ressourcen des Lieferanten aus der Struktur zu senken und letztendlich die Kosten der terminalen Verbraucher zu senken.Das Netzwerk versammelt einen riesigen, heterogenen GPUs in einem gemeinsamen Pool für Entwickler und Unternehmen für künstliche Intelligenz.Heute wird das Netzwerk von Tausenden von GPUs aus Rechenzentren, Bergbaustationen und Verbrauchergeräten unterstützt.

IO.net entdeckte ineffiziente Probleme auf dem Markt, wie z. B. Lieferbeschränkungen und zentralisierte Kontrolle der GPU.Durch die Lösung dieser Probleme strebt IO.NET Produkte an, die billiger sind als zentralisierte Dienstleistungen.

Derzeit hat IO.net bereits die folgenden guten Fortschritte erzielt

+Dezentrale AWS für ML (maschinelles Lernen) bei GPU

+Immobil

+Sie haben 25.000 Knoten

+Revolutionäre Technologie können Sie GPU zusammen sammeln

+Kann 90% der Berechnungskosten für große KI -Startups einsparen

+Integriertes Render und Filecoin

+Basierend auf Solana

■ io.net Agentur

Gegenwärtig wird nur die A -Round -Institution angekündigt. Ventures, Animoca Brand S Fortsetzung Capital, Solana Ventures, Aptos, Longhash Ventures, Sevenx Ventures, Arkstream Capital, MH Ventures, Amber Group, Modular Capital, Mo Shaik H, Avery Ching, Yat Siu, Jin Kang, Anatoly Yakovenko, Sebastien Borget

■ Project Brief Review

IO.NET ist ein fortschrittliches dezentrales Computernetzwerk, das maschinelle Lerningenieure relativ geringe Kosten für den Zugriff auf verteilte Kleider zu relativ geringen Kosten bietet.Der Start dieser Plattform bietet Benutzern mehr Auswahlmöglichkeiten, damit sie auf wirtschaftlichere und effizientere Weise berechnen und die Datenverarbeitung berechnet werden können.

+Zu den Hauptfunktionen der Plattform gehören

1. Dezentralisierungs -Computing -Netzwerk: IO.NET verwendet einen dezentralen Computermodus, um Computerressourcen auf der ganzen Welt zu verteilen, wodurch die Berechnungseffizienz und -stabilität verbessert wird.

2. Zugriff auf niedriger Kost: Im Vergleich zu herkömmlichen zentralisierten Diensten bietet IO.NET Cloud niedrigere Zugriffskosten und ermöglicht es, mehr Ingenieure und Forscher für maschinelles Lernen zu erhalten, um Rechenressourcen zu erhalten.

3. Verteilte Sammelgruppe: Die Plattform bietet einen verteilten Sammelcluster.

4. Support maschinelle Lernaufgaben: IO.NET Cloud konzentriert sich auf die Bereitstellung von Rechenressourcen für Ingenieure für maschinelles Lernen, sodass sie Aufgaben wie Modelltraining und Datenverarbeitung erleichtern können.

+Die Stärke der Institution ist stark

Mit vielen beteiligten Hauptinstitutionen gibt es auch bekannte Branchenführer, die an dem Rongzi teilgenommen haben, darunter den Gründer von Solana, Anatoly Yakovenk, Aptos -Gründer Mo Shaikh und Avery Ching und Animoca Brands Yat Siu, Sandboxs Sebastine B oder Perlone und Perlone Jin Kang von Capital.

+In Bezug auf den ZI -Wert

Das Auftreten von IO.NET erfüllt die Lücke im Bereich der Dezentralisierung und Berechnung und bietet den Benutzern eine neuartige und potenzielle Berechnungsmethode.Mit der kontinuierlichen Entwicklung künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen steigt auch die Nachfrage nach Rechenressourcen, sodass IO.NET ein hohes Marktpotential und Wert hat.

Insgesamt löst IO.NET dieses Problem, indem sie GPUs aus der nicht usefulischen Quelle aggregieren (wie unabhängige Rechenzentren, verschlüsselte Bergleute und verschlüsselte Projekte wie Filecoin, Render und andere Verschlüsselungsprojekte.Diese Ressourcen werden im dezentralen physischen Infrastrukturnetz (Depin) kombiniert, sodass Ingenieure eine Menge Computerfunktionen in zugänglichen, maßgeschneiderten, wirtschaftlichen und effizienten und einfach zu implementierenden Systemen erhalten können.

■ IO.NET beabsichtigt, den Points Belohnungsplan am 1. März zu starten, und es wird erwartet, dass die IO -Token Ende April gestartet werden

IO.NET startet am 1. März die erste Phase des Points Reward Plan.Der Plan heißt Zündung, der bis zum 28. April dauern wird.Der Plan belohnen Punkte basierend auf der von den Benutzern im Netzwerk bereitgestellten GPU.

Auf die Frage, ob die Belohnungspunkte in IO.NET native Currency IO umgewandelt würden, weigerte sich der Gründer und CEO von IO.NET, Ahmad Shadid, zu kommentieren, aber er sagte, das Token werde voraussichtlich am 28. April gestartet.

IO.NET sagte, dass das bevorstehende Zündungsprogramm der erste Schritt in der Dezentralisierung von IO.NET und der Übertragung der Regierungsführung in die Community ist.

#IE.NET Windows Tutorial

Gehen Sie zuerst zu cloud.io.net

1. Navigation vom Drop -Down -Menü zum Arbeiter

2. Schließen Sie neue Geräte an

Klicken Sie auf „Verbindung zu einem neuen Gerät herstellen“

3. Wählen Sie den Lieferanten aus

Wählen Sie den Lieferanten aus, den Sie Hardware gruppieren möchten

4.. Name für Ihr Gerät

Fügen Sie Ihrem Gerät den eindeutigen Namen hinzu. Das ideale Format ähnelt dem folgenden: My-Test-Device

5. Wählen Sie das Betriebssystem „Betriebssystem“ aus

Klicken Sie auf „Windows“ -Feld

6. Ausrüstungstyp

Wenn Sie GPU -Mitarbeiter auswählen und Ihr Gerät keine GPU hat, schlägt die Einstellung fehl

7. Docker- und Nvidia -Treiberinstallation

Arbeiten nach unseren Docker-, Cuda- und Nvidia -Fahrern.

8. Führen Sie den Befehl Docker aus

Führen Sie diesen Befehl im Terminal aus und stellen Sie sicher, dass der Docker -Desktop im Hintergrund ausgeführt wird

9. Warten auf die Verbindung

Wenn Sie darauf warten, dass das neue Gerät eine Verbindung herstellt, werden Sie weiter aktualisiert.

Docker -Installation unter Windows

Zuerst müssen Sie Virtualisierungs -BIOS aktivieren.

Um zu überprüfen, ob es aktiviert wurde, wechseln Sie bitte auf die Leistung des Task -Managers, damit Sie hier sehen können:

Wenn es nicht aktiviert ist, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Um die Virtualisierungstechnologie in BIOS- oder UEFI -Einstellungen zu aktivieren, müssen Sie während des Startvorgangs auf das BIOS- oder UEFI -Konfigurationsmenü des Computers zugreifen.Die spezifischen Schritte können je nach Hersteller und Modell des Computers unterschiedlich sein. Der folgende Schritt ist jedoch der allgemeine Schritt zur Aktivierung der Virtualisierung.

Installieren Sie WSL 2, indem Sie PowerShell als Administrator öffnen.Aus diesem Grund suchen Sie bitte „PowerShell“ im Menü „Start“, rechts -klicken Sie auf Windows PowerShell „und wählen Sie dann“ als Administrator ausführen „.

Führen Sie die folgenden Befehle in Windows 10/11 aus, um die WSL -Funktion zu aktivieren:

>DOCKER herunterladen:

Besuchen Sie die Docker-Website: https://www.docker.com/products/docker-desktop/ und klicken Sie auf „Download for Windows“:

Führen Sie den Installationsprozess aus und starten Sie den Computer nach Abschluss der Installation neu:

Starten Sie den Docker -Desktop und wählen Sie WSL2 in Docker zur Integration:

Überprüfen Sie die Installation, indem Sie den CMD öffnen und den folgenden Inhalt eingeben:

Docker -Version

Dann erhalten Sie die folgende Ausgabe:

Docker Version 24.0.6, Build ed223bc

Das war’s.Sie haben Docker installiert und vorbereitet.

Installieren Sie den Nvidia -Treiber unter Windows

Um zu überprüfen, ob Sie den richtigen Treiber haben, öffnen Sie die Befehlszeile (Windows-Taste + R, CMD) auf Windows PC und geben Sie Folgendes ein: nvidia-smi.Wenn Sie auf die folgenden Fehlerinformationen stoßen:

Dies bedeutet, dass Sie den NVIDIA -Treiber nicht installieren.Befolgen Sie die folgenden Schritte, um sie zu installieren:

Besuchen Sie die NVIDIA -Website https://www.nvidia.com/download/index.aspx und geben Sie Ihren GPU -Namen ein und klicken Sie dann auf die Suche:

Klicken Sie auf die Schaltfläche „Download“ für Ihre GPU- und Windows -Version des NVIDIA -Treibers.

Nach dem Herunterladen starten Sie die Installation, wählen Sie die erste Option aus und klicken Sie dann auf „Stimmen Sie zu und setzen Sie sich weiter“.

>Nach Abschluss der Installation muss der Computer neu gestartet werden.Starten Sie den Computer neu, um sicherzustellen, dass der neue NVIDIA -Treiber vollständig in Ihr System integriert ist.

Öffnen Sie nach dem Neustart des Computers die Eingabeaufforderung (Windows -Taste + R, Geben Sie CMD ein) und geben Sie den folgenden Befehl ein:

Nvidia-smi

Sie sollten dieses Ergebnis sehen:

Das war’s.Sie haben den richtigen NVIDIA -Treiber installiert und vorbereitet.

Laden Sie das CUDA -Toolpaket herunter (optional)

Besuchen Sie Nvidia Cuda Tool Pack herunterladen Seite: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Wählen Sie Ihr Betriebssystem (z. B. Windows) aus.

Wählen Sie Ihre Architektur aus (für 64 -Bit -Fenster, normalerweise x86_64).

Laden Sie das lokale Installationsprogramm des EXE herunter.Führen Sie nach dem Herunterladen der Datei das Installationsprogramm aus:

Und folgen Sie dem Installationsprozess.

Überprüfen Sie dann den Installationsprozess.Öffnen Sie die Eingabeaufforderung (Windows -Taste + R, Geben Sie CMD ein) und geben Sie den folgenden Befehl ein:

NVCC -Version

Sie sollten die folgenden Antworten erhalten:

Das war’s.Sie haben das CUDA -Toolkit installiert und vorbereitet.

GPU -Mining -Belohnung: GPU -Einkommen + RNDR Airdrop bereitstellen

■ Frage Antwort

1. Welche Grafikkarten können Rechenleistung ausführen:

1, 4080 oben

2. Mac M1 M2 M3 usw. (CPU wird verwendet);

3. Ubuntu Tutorial: https://developers.io.net/docs/installing- on- Ubuntu

Zweitens, Rechenleistungsprobleme:

1. Abhängig von Ihrer Netzwerkrate/GPU -Modell/Computergesundheit (Versuchen Sie, im Zeitraum keine Spiele oder große Software auszuführen)/Computerstromanforderungen usw.;

2. Verschiedene GPU -Modelle haben unterschiedliche Miete;

3. Die Ausrüstung während der Mietzeit wird eine kleine Miete abgezogen.

3. Über Arbeitnehmer kann nicht eine Verbindung herstellen:

1. Docker Beim Laufen (2 Container) müssen Sie 1-20 Minuten warten (Aktualisierung ist nicht sofort wirksam)

2. Re -CONNECT: Löschen Sie die Docker 2 -Container direkt und führen Sie dann den sechsten Code aus, wenn Sie die Bereitstellung ausführen.

3. Einige Sevices sind das Upgrade der Projektpartei, das nichts mit uns zu tun hat

4.. Wie man mehr Belohnungen bekommt

1. Vervollständigen Sie die Galxe -Aufgabe (müssen die Zertifizierung von Passport/Humanity ausfüllen, mindestens eine mindestens eine).

2. Erhalten Sie eine höhere Rollenniveau/nehmen Sie am Community Reward -Programm teil (wie die Teilnahme an AMA, Unterstützung bei der Lösung von Problemen, BC8, MEME -Kartenwettbewerb usw.)

3. Teilen Sie Ihre GPU -Rechenleistung auf Arbeiter (es gibt auch leeres Aufhängen).

4. Belohnen Sie die Stützpunkte wurden noch nicht bekannt gegeben