Skip to content

Latest commit

 

History

History
165 lines (106 loc) · 5 KB

Training.md

File metadata and controls

165 lines (106 loc) · 5 KB

Flock.io

image

💻 Sistem Gereksinimleri

Bileşenler Minimum Gereksinimler
CPU 4
RAM 8+ GB
Storage 200 GB SSD

Gereklilikler

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt install curl git wget htop tmux build-essential screen jq make lz4 gcc unzip gcc clang cmake build-essential -y
sudo apt update && sudo apt install python3.10-venv python3-venv python3-pip
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh

NOT: sayfanın aşağısına gelip yes yazıp enterla nereye kurayım diye soracak enterla. bidaha yes yazıp enterlıyacağız sorunca

image

source ~/.bashrc
conda list

Not: son kodu girince uzunca bir liste cıkıcak kuruldu.

image

👷 Başlangıç

Aşama 1

  • https://train.flock.io/stake adresine gidelim training seçelim cüzdan bağladıktan sonra github bağlıyoruz. ve otomatik coin geliyor zaten minimum stake miktarı bu
  • görev seçiyoruz. minimum miktarı yazıyoruz approve ettikten sonra stake ediyoruz uyarılarda gpu dior ama resimelrde göreceğiniz üzere cpu da destekliyor. sağda confir demenizde gerekiyor çıkan uyarıya

Aşama 2

  • API keyimizi alalım sağ yukardan cüzdana tıkla api yazıyor tıklayıp api sayfasına geçelim ordaki bilgileri alalım ve bir metin belgesine kaydedelim

image

Aşama Misson imposible

image

  • Access tokene gelin. sol menude

image

  • Sağdaki seçenekten create token deyin yetkileri ayarlayın. ve oluşturun

image

image

  • Cıkan keyi kaydedelim.
  • Aşağıdaki yazanlar buyuk sunucuya kurulum yapacakalr içindir. lütfen dokumanın tamamını okuyun once.

image

Aşama 3

cd
git clone https://github.com/FLock-io/testnet-training-node-quickstart.git
cd testnet-training-node-quickstart
conda create -n training-node python==3.10

NOT: yeni güncellenen paketler var yes diyelim

conda activate training-node
pip install -r requirements.txt

Aşama 4

NOT: Screen içinde çalıştıralım. aşağıdaki kodla açıyoruz çıkarken ctrl+ad tekrar girmek için screen -r flock

screen -S flock
cd
cd testnet-training-node-quickstart
conda activate training-node

Başlatalım.

TASK_ID=BURAYA-TAS-ID-YAZ FLOCK_API_KEY="FLOCK-API-YAZ" HF_TOKEN="<your-hf-token>" HF_USERNAME="BURAYA-HUGGİNG-UYE-OLUNAN-ADI-YAZ" python full_automation.py

Faydalı Linkler

Core Node

1500x500

Sorularınız olursa Telegram Sohbet Grubumuz Ve Discord Sunucumuza Katılabilirsiniz.