Skip to content

zupercollective/Heurist-AI

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

5 Commits
 
 

Repository files navigation

Penulis: Luthfi0x

Pengenalan

Bab ini berisi pengenalan mengenai Heurist AI

Heurist AI

image

Note

Heurist AI adalah sebuah project L2 yang berfokus pada bisnis hostring dan inference AI model menggunakan zkStacks.

Tutorial AI Mining

Bab ini berisi tutorial cara mining Waifu dan Llama points

Requirement

Syarat menjadi miner

  • Spek Komputer
Name Minimum Recommended
Operating System Windows, Ubuntu Windows, Ubuntu
CPU 4 Cores 8 Cores
RAM 32 GB 64 GB
SSD 80 GB 120** GB
SSD NVIDIA GPU dengan VRAM 12 GB NVIDIA GPU dengan VRAM 24 GB++**

Tip

Kami menggunakan Vast.ai dengan speksifikasi NVIDIA RTX 4090/ 24 Cores/ 32 GB RAM/ 120 GB SSD. Jika kamu membutuhkan provider GPU, kami sangat merekomendasikan Vast.ai karena harganya yang affordable. Daftar sekarang sebelum GPUnya habis (FCFS).

Important

** Kebutuhan VRAM tergantung model AI yang akan kamu mining. Silahkan lihat dokumentasinya untuk informasi yang lebih lengkap. Jika kamu mau menjalankan 2 model sekaligus maka gunakan speksifikasi yang kita rekomendasikan.

Persiapan VPS

Persiapan Templates

  1. Buka menu Templates > Pilih Pytorch 2.2.0 Cuda12.1 Devel dan Klik Editimage
  2. Pada tab Version Tag, Pilih 2.1.2-cuda.12.1-cudnn8-devel. image
  3. Klik Select and Save

Membeli VPS

  1. Buka menu Search
  2. Geser slider Disk Space to Allocate dan Centang Unverified Machines
  3. Pilih GPU yang ingin dibeli lalu klik Rent. Di sini saya menggunakan RTX 4090. image

Connect VPS

  1. Buka menu Instances
  2. Klik Open image
  3. Klik File > New > Terminal image
  4. Lanjut ke tutorial selanjutnya.

Dependencies

Updates All Packages

sudo apt update && sudo apt upgrade

Install nano

sudo apt install nano 

Install jq

sudo apt update && sudo apt install jq

Install bc

sudo apt update && sudo apt install bc

Download Repo Heurist

git clone https://github.com/heurist-network/miner-release

Install Python Mining Environment

conda create --name gpu-3-11 python=3.11
conda init

Close terminal saat ini di halaman utama Jupyter > Running > Klik Shut Down Allimage Buat terminal baru.

Important

Jika kamu mau menjalankan 2 model, maka buat 2 terminal baru.

Mining Stable Diffusion

Buka terminal pertama dan jalankan perintah2 di bawah ini

Aktifkan Conda

conda activate gpu-3-11

Buka Repo Heurist

cd miner-release

Membuat .env

touch .env
nano .env
MINER_ID_O=ALAMAT_EVM_KAMU

Save file tersebut Control + X

Install SD Mining Script

pip install -r requirements.txt

Start Mining

python3 sd-miner-v1.1.0.py
  • Ikuti langkah2 yang diberikan.
  • Setelahnya VPS kamu akan mendownload file.
  • Tunggu selama 24 jam.
  • Jika sukses tampilannya seperti: image

Warning

Jika kamu menggunakan VGA dengan VRAM 24 GB sama seperti saya (RTX 4090) dan ingin menjalankan 2 model sekaligus. Maka jalankan command python3 sd-miner-v1.1.0.py --exclude-sdxl

Mining Large Language Model (LLM)

Caution

Jalankan perintah2 di bawah ini di terminal kedua

Install LLM Python Environemnt

sudo apt update && sudo apt upgrade && sudo apt install software-properties-common && sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa && sudo apt install python3-venv
  • Ikuti langkah2 yang diberikan.
  • Setelahnya VPS kamu akan mendownload file.
  • Tunggu beberapa saat.

Buka Repo Heurist

cd miner-release

Membuat .env (opsional jika kamu sudah mengikuti tutorial mining Stable Diffusion)

touch .env
nano .env
MINER_ID_O=ALAMAT_EVM_KAMU

Save file tersebut Control + X

Start Mining

./llm-miner-starter.sh openhermes-2.5-mistral-7b-gptq

Jika sukses tampilannya seperti: image

Cek Waifu and Llama Points

  • Pastikan kamu sudah mining selama 1 jam
  • Buka Portal Heurist
  • Connect Wallet Mining Kamu
  • Buka menu Mining. image

Help

Join komunitas Discord ZuperHunt jika kamu ada pertanyaan.

Change Logs

  • 0.0.1
    • Initial Release

Acknowledgments

Referensi

About

Tutorial cara mining waifu and llama points Heurist

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published